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Enregistrement W6902632309 · doi:10.7282/t3-19af-e297

Essays on labor markets and social policy

2025· article· en· W6902632309 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRutgers University Community Repository (Rutgers University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPropensity score matchingWageSurvey data collectionSpillover effectMatching (statistics)WorkforceBaseline (sea)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In chapter 1, I examine how the child's educational outcomes are impacted by the mother's participation in an employment guarantee program versus the mother's participation in the regular labor force in India. Using the survey data from India Human Development Survey I and II, I estimate this effect by analyzing the Mahatma Gandhi National Rural Employment Guarantee Act (MGNREGA) 2005. I use household-specific and parent-specific characteristics as controls. Regression analysis and propensity score matching techniques are used to determine the causal relationship. The results show that the participation of mothers in MGNREGA work leads to a decrease in the test scores of the children. While MGNREGA is an important source of employment for households in the rural areas, especially women, this paper shows that increased participation can lead to negative spillover effects for the children. This suggests that employment programs must be designed alongside childcare support and educational interventions to mitigate adverse consequences. Chapter 2, co-authored with Md Wahid Ferdous Ibon examines the wage differentials between Indian immigrants in the United States and Canada, focusing on how differences in immigration policies and labor market structures impact earnings. Using data from the 2021 Canadian Census, the 2021 American Community Survey (ACS), and India’s Periodic Labor Force Survey (PLFS) 2020-21, we compare the wages of Indian immigrants in both host countries to those of Indian residents. We employ the DiNardo, Fortin, and Lemieux (DFL) decomposition to separate the effects of skill endowments and returns to skills. Our results indicate that Indian immigrants in the United States earn significantly higher wages than their counterparts in Canada, with a greater share of this wage advantage attributable to higher returns to skills rather than differences in educational attainment or experience. The U.S. system, which relies on employer sponsorship, appears to facilitate better skill-job matching, whereas Canada has a points-based system that despite selecting highly educated immigrants, results in lower wage returns due to factors such as credential recognition barriers and wage compression. Chapter 3 investigates the impact of Medicaid expansion under the Affordable Care Act (ACA) on child maltreatment rates in the United States. While existing literature extensively examines Medicaid expansion’s effects on healthcare access and financial security, its influence on child welfare remains underexplored. Using state-level panel data from the National Child Abuse and Neglect Data System (NCANDS) (2010–2019), this study employs a Difference-in-Differences (DiD) approach and the Callaway & Sant’Anna (2021) estimator to account for staggered Medicaid adoption across states. My findings indicate that Medicaid expansion does not significantly reduce overall child maltreatment rates, though it is associated with a 16% decline in reported physical abuse cases. Additionally, I observe an increase in reported maltreatment cases for infants under one year old, likely driven by increased healthcare visits and subsequent detection. These results suggest that while Medicaid expansion may alleviate financial stress and improve parental well-being, its protective effects on child maltreatment are limited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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