Essays on Structural Labour Supply and GovernmentPolicies
Notice bibliographique
Résumé
This thesis uses a structural modeling approach to assess labour supply and evaluate policy programs. The first chapter compares labour market outcomes for high school dropouts to graduates in Quebec, Ontario, Alberta, and British Columbia. Results show that dropouts face worse outcomes across all provinces, with Quebec having a significantly higher proportion of male dropouts. Simulations aimed at boosting employment incentives for low-skilled individuals emphaise the importance of long-term strategies that enhance skill acquisition and reduce financial barriers. Current welfare eligibility criteria offer limited incentives to transition from welfare to work at modest wages. The second chapter focuses on modeling individual heterogeneity, particularly unobserved characteristics, using random coefficients. It uses Monte Carlo simulations across six scenarios with varying shapes and variances for the distribution of unobserved characteristics. Findings reveal that methods accounting for heterogeneity perform well when variances are small, but become sensitive to distribution shapes as variances increase, indicating the need for more flexible models in high-variance contexts. The final chapter examines the labour supply of single mothers, with a focus on childcare utilisation and social assistance participation. Contrary to traditional views, the study finds that childcare costs are no longer a significant barrier to employment, with access to childcare being a more critical issue. Policies targeting direct employment incentives may be more effective in increasing labour force participation. The chapter also highlights the role of unobserved preferences in shaping work decisions, suggesting that current programs may be limited by not fully addressing these behavioural factors.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».