Essays on Crime and Social Inequality
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the intersection of crime economics and discrimination through three empirical studies. Each chapter explores how structural inequality, socioeconomic shocks, or institutional responses shape criminal behavior and disparities across demographic groups. Together, the studies provide new evidence on the persistent interaction of crime and discrimination in historical, institutional, and labor market contexts. The first chapter investigates racialized enforcement of drug laws in the U.S. South during the War on Drugs. I develop a model of cultural persistence, linking punitive attitudes toward enslaved Black cotton pickers to intensified law enforcement practices a century later. Using FBI Uniform Crime Reporting data, I estimate the causal impact of historical cotton plantations on racial disparities in drug-related arrests. Counties with higher cotton production in 1860 recorded significantly higher arrest rates of Black offenders after 1982, while white arrest rates remained unchanged. A case study of Arkansas reinforces these results, showing distinct enforcement patterns between neighboring cotton and non-cotton counties. The second chapter analyzes the effect of Ecuador’s 2016 earthquake on crime. The 7.8 magnitude quake caused severe destruction, and I examine its secondary consequences for property and violent crime. Employing a difference-in-differences framework and event study design, I find a sharp but temporary increase in property crimes, alongside a slight decline in violent crimes. Evidence suggests the property crime spike reflects temporal displacement: offenders bringing forward criminal activity in response to the lowered cost of offending after the disaster. The third chapter shifts to labor market inequality in Canada, focusing on occupational task intensity and gender wage gaps. Using Labour Force Survey microdata and adapting task classifications from Autor et al. (2013), I measure the intensity of abstract, routine, contact, and manual tasks. Over the past 25 years, both men and women experienced rising abstract task intensity, with women recently surpassing men. Despite this, wage gaps persist across all task types, particularly in abstract and manual tasks. Working mothers remain underrepresented in high-abstract-task occupations, largely due to long and unpredictable hours, which intersect with the unequal division of childcare. These findings highlight structural mechanisms sustaining gender inequality in Canadian labor markets.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».