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Enregistrement W7000630066

The gender gap in intergenerational mobility: Evidence of educational persistence in Brazil

2017· other· en· W7000630066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational attainmentSocial mobilityResidenceSchool CertificatePersistence (discontinuity)Gender gapHigher educationQuarter (Canadian coin)Multivariate analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper employs mobility matrices, univariate regressions and multivariate econometric techniques based on the recently published nationally representative household survey (PNAD-2014) from Brazil to investigate the relevance of the gendered patterns in the intergenerational transmission of educational attainment between parents and their descendants. The empirical evidence from these three different approaches is absolutely unanimous: In Brazil there is a significant variation in degree of mobility across genders, with a higher mobility level for daughters than for sons. The reason for this gender gap in mobility lies in the chances of attaining the educational levels: regardless of the educational background of the parents, females have a lower chance of remaining without school certificate and a greater probability to achieve a tertiary education. The results of this paper point out also that the educational attainment of children is strongly associated with the education of their most educated parent, regardless of their gender and this correlation is higher for female than for male. Concerning the evolution of the persistence in education over time, the findings indicate for both sexes a significant increase in intergeneration mobility over the last decades. However this positive evolution is much more modest when the relative deviation in education across generations is excluded from the investigation. Finally, this study has demonstrated that parental occupation levels and individual characteristics (race, locality of residence and year of birth) also have a statistically significant effect on the prospects for mobility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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