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Enregistrement W6977655572 · doi:10.7488/era/4529

Essays in applied micro-econometrics

2024· other· en· W6977655572 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueERA · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsGermanIncentiveCurriculumQuarter (Canadian coin)Public policyTax creditSelection bias

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis consists of three chapters using micro-econometric techniques to evaluate German public policy and policy reforms regarding their impact on individuals and the labour market. Although the selection of topics might seem broad, the general theme linking my results is an interest in informing policymakers about the efficacy of reforms frequently discussed in the public debate in Germany in recent years. In chapter 1, I use administrative labour market data to estimate the effect of compressing instructional time in school on labour market outcomes for young adults. Leveraging the staggered introduction of the so-called G8 reform, I compare students on the German academic school track who graduated under a compressed curriculum to those who did not. Using a robust difference-in-differences strategy, I find that the reform reduced labour market earnings by 14% over the sample mean six years after graduating from high school. The decline is persistent and primarily driven by changes to the curriculum inducing higher weekly workloads, while age effects play a minor role. A range of alternative specifications and placebo tests confirm my main findings. In chapter 2, I use German survey data to investigate whether married couples shift the timing of martial breakup to reduce income tax liabilities. In Germany, married couples are eligible for income tax rebates if they are married for at least one day in the calendar year. This creates an incentive to delay the breakup date into the next calendar year. I show that a large proportion of married couples report a breakup in the first quarter of a year, especially in January, between 1984 and 2017. I find that a EUR 1,000 increase in the tax rebate is associated with an increase in the probability of a breakup occurring in the first quarter by 2.9 percentage points, which is consistent with spouses postponing their separation date in response to tax deductions. I find no differences in the probability of divorce regardless of the timing of the breakup. In chapter 3, I estimate the effect of childcare provision on labour market outcomes of mothers

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,014

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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