How does the marriage market clear? An
Notice bibliographique
Résumé
Aloysius Siow University of Toronto Abstract. The paper surveys the Choo and Siow (2006a; CS) marriage matching model and its extensions. CS derives a behavioural marriage-matching function. The collec-tive model of intra-household allocations can be integrated into this framework. Spousal labour supplies respond to changing marriage market conditions. Marriage market tight-ness, the ratio of unmarried type i men to unmarried type j women is a sufficient statistic for marriage market conditions for those types of individuals. The hypothesis that spousal labour supplies vary to equilibrate the marriage market has overidentifying restrictions. The framework extends to a dynamic marriage-matching environment. Empirically, this paper shows how the famine caused by the great leap forward in Sichuan affected the marital behaviour of famine-born cohorts. Marriage market tightness is shown to be a useful statistic for summarizing marriage market conditions in the United States. Marriage market conditions in the contemporary United States primarily affect spousal labour force participation rather than hours of work. Comment est-ce que le marche ́ du mariage s’équilibre? Un cadre d’analyse empirique. Ce texte examine le modèle de Choo et Siow et ses extensions. Ce modèle dérive une fonc-tion comportemental d’arrimage sur le marche ́ du mariage. Le modèle d’allocation intra-ménage des tâches peut s’intégrer a ̀ ce cadre d’analyse. Les offres de travail des époux répondent aux conditions changeantes du marche ́ du mariage. Un marche ́ du mariage serré, un ratio d’hommes célibataires de type i par rapport a ̀ un nombre de femmes célibataires de type j constitue une statistique suffisante pour établir les conditions de 2008 Canadian Economic Association presidential address. I would like to thank all my
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 ».