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Enregistrement W7132997985

Essays on Intergenerational Inequality

2022· dissertation· W7132997985 sur OpenAlexaboutno aff
James Uguccioni

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationUnemploymentEarningsInequalityEducational attainmentImmigrationSocial mobilityRacismWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

James UguccioniDoctor of Philosophy Department of Economics University of Toronto 2022 This thesis contains three papers examining the sources of, and policy remedies for, intergenerational inequality. In Chapter 1, I consider how children are affected by parental job loss. I provide the first empirical evidence of the long-run effects of parental unemployment on children exposed before age 10 (and as young as 2), a period thought to be critical for child development. Using administrative tax data covering children born in Canada between 1972 and 1985 and random forest proximity matching, I estimate the causal effects of parental job loss experienced at different points in childhood on a child's income attainment. I find that children exposed to parental unemployment at ages 2 to 10 experience losses of 3 to 4 rank points in average earnings attainment in adulthood (approximately $2,500 per year). In Chapter 2, I study how the emigration of millions of Black families from the South in the United States, known as the Great Migration, affected equality of opportunity. I am among the first to consider how Black emigrants affected their counties of origin in South. I focus on how the Great Migration affected racial inequality in educational attainment, building off of previous work showing that Black emigration limited discrimination from local governments. Using a shift-share instrument to isolate the effects of Black emigration, I find that higher emigration rates caused the Black-white gap in average educational attainment to shrink considerably. Finally, Chapter 3, based off of joint work with Shari Eli, Price Fishback, and Adriana Lleras-Muney, explores the emergence of the modern welfare system in the United States. We study the political economy of the first welfare program in the United States, the Mothers' Pension, which paid monthly pensions to widowed mothers. Despite being legislated in 46 states between 1911 and 1931, counties were left to administer, and often finance, these pensions themselves. Delegating the payment of pensions to counties led to irregular coverage and the pensions ultimately being replaced by Aid to Dependent Children. We collect new data and provide descriptive evidence that local demographics played an important role in the adoption and the payment of Mothers' Pensions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
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