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Enregistrement W7030272073

More or Less Unmarried. The Impact of Legal Settings of Cohabitation on Labour Market Outcomes

2021· preprint· en· W7030272073 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohabitationAlimonyEarningsAffect (linguistics)Selection bias
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study how different levels of protection upon separation affect the labour market behaviour of unmarried cohabiting partners. In Canada, unmarried cohabitation becomes a legal status after one year of relationship. Most provinces automatically expand couples’ rights and responsibilities after several years of cohabitation: some provinces allow cohabiting partners to claim for alimony upon separation, while others consider cohabiting couples to be equal to married couples. Using cross-province variations in legal settings and minimum eligibility duration, we show that eligibility for a more protective regime increases men’s labour supply and earnings and decreases those of women’s. The impact of the marriage-like regime is stronger, especially for women. We find that the effect is significantly stronger for couples directly eligible at the time of the reform than for couples who are eligible after the reform and may have anticipated changes in the legal settings. Our results show that eligibility affects within-household allocation of earnings and hours of work, and reinforces existing inequality. We present some evidence that enhancing protection upon separation has an effect on the selection of couples into cohabitation. Our results contribute to the ongoing public debate regarding the legal recognition and level of protection that should be given to unmarried cohabiting partners. Our results show that behavioural response may offset additional protection upon separation by increasing women’s dependence on their partner.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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