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Enregistrement W7009670931

Essays on Policy Issues in Non-Pro t Markets

2022· dissertation· en· W7009670931 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Quality (philosophy)Government (linguistics)Work (physics)NucleofectionPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation focuses on policy issues in non-profit markets using tools from the industrial organization and labour literatures. The first essay investigates the impact of hospital closures and mergers. We use data on a large wave of directed hospital mergers and closures in the province of Ontario, Canada to investigate the impact of hospital reorganization on patient welfare. We estimate a model of patient hospital choice on data collected before the reorganization, finding that both distance and hospital quality are determinants of choice. The model is then used to understand the short-run and long-run welfare impact of reorganization. Results suggest that cost savings and efficiency are not the only factors to consider when restructuring in settings where patients do not pay for services. Hospital access and quality must be considered. The second essay investigates the market for senior management in the U.S. charities sector. Using charity-level data from 990 Forms filed for the U.S. Internal Revenue Service, we document two new stylized facts not previously documented in the literature. First, we find that female managers are more likely to receive compensation than male managers. Second, conditional on receiving compensation, female managers receive 8% lower total compensation than their male counterparts. We show the gender pay gap is only present in the largest charities (top two quintiles in the revenue distribution). Both findings are robust to the inclusion of charity classification fixed effects (between estimator) and charity fixed effects (within estimator). Our exploration of mechanisms driving the gender pay gap in this context points out a mismatch between pay dispersion and performance dispersion. While pay dispersion across genders is consistent with organizations perceiving male managers as differentiated unlike female managers, and there are no differences in performance dispersion supporting this perception.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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