Three Essays in North American Economic History
Notice bibliographique
Résumé
This thesis studies two marginalized groups in North American history--French Canadians in the early 20th century and African Americans in the mid 20th century. Chapter 2, co-authored with Bill Dorval, investigates the impact that the arrival of access to financial services had on economic and demographic outcomes for rural French-Canadians in unbanked areas of Quebec. Using propensity score matching, I find that the establishment of a caisse populaire (a type of credit cooperative) accelerated rural population growth in treated parishes over 1910 and 1920. These effects persisted into the following decade. Chapters 3 and 4, co-authored with Lisa D. Cook, Maggie E.C. Jones, and Trevon D. Logan, use the Negro Motorist Green Books to quantify and study discrimination in public accommodations against Black Americans before the passage of the 1964 Civil Rights Act. These guides were a tool used by Black motorists to locate hotels, motels, and other businesses that would treat them with dignity. Chapter 3 describes the digitization of the guides and the spatial distribution and temporal trends of public-facing businesses that treated African Americans consumers on a non-discriminatory basis. Chapter 4, considers the relationship between the racial composition of markets and the number of Green Book listings across different industries. The exogenous change in the racial composition of a county brought on by WWII mortality of White soldiers is used to identify the relationship. WWII deaths led to an increase in the number of consumer-facing businesses that served African Americans. Next, I use a model to explore a potential mechanism: non-prejudiced firms may decide to discriminate when they face a subset of White consumers who have a distaste for consuming alongside Black consumers. An implication of the model is that in equilibrium the ratio of non-discriminatory to discriminatory firms should respond to the Black-White population ratio. This is tested empirically with data about hotels and motels. Using WWII White deaths as an instrument for the Black-White population ratio, I find that a 1 percent increase in the Black-White population ratio is associated with a 2 percent increase in the ratio of non-discriminatory to discriminatory firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».