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Enregistrement W7161952750 · doi:10.82308/19965

Empirical essays on human capital: determinants, returns and components

2016· dissertation· en· W7161952750 sur OpenAlexaboutno aff
Nagham Sayour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalSiblingLongitudinal studyImmigrationCrowding outEmpirical researchNational Longitudinal SurveysPaternal careParental leave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is comprised of three empirical essays on the theme of human capital. The essays use natural and laboratory experiments to study the determinants, returns and components of human capital. We first consider the determinants of human capital by studying the effects of maternal care as a determinant of children's human capital. Then we investigate the returns to human capital by studying the effects of immigration policies on immigrants' characteristics and labour market outcomes. Lastly, we examine specific components of human capital through an experiment on non-cognitive skills and preferences. The first essay estimates the causal impact of maternal care on the developmental outcomes of children aged 2-3 years using a parental leave reform implemented in Canada at the end of 2000 as an exogenous variation to maternal care. The reform increased the time mothers spend with their newborns by 3 months without affecting their income net of taxes, transfers and child care costs. Using the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth, we employ a difference-in-differences methodology to compare children with a sibling born after the reform to those with a sibling born before the reform, relative to children of the same birth cohorts who did not have a younger sibling in the period surrounding the reform. We find that treated children enjoy a 16 percent increase in the time they spend with their mothers, with maternal care crowding out informal care. The increase in maternal care does not translate into better cognitive, non-cognitive or health outcomes in the short-run or the medium-run. The second essay uses a natural experiment to study the effects of a change in the point system, a system that selects immigrants based on specific observable characteristics, on immigrants' characteristics and labor market outcomes. Specifically, in 2001, Quebec changed its point system, by increasing the points for education and French language and decreasing the points for a subjective category "adaptability". The objective of the reform was to increase the number of French-speaking immigrants without deteriorating their labor market performance. Using a difference-in-differences and triple differences methodology, we show that, compared to immigrants to the Rest of Canada, immigrants to Quebec after the reform hold more bachelor's degrees and know more French than immigrants to Quebec before the reform. However, this does not translate into better labor market outcomes. This essay shows how point systems can be used to shape the immigrant workforce according to policy goals. Non-cognitive skills are a recently incorporated component of human capital in the economics literature. In the third essay, we contribute to this literature through a laboratory experiment on personality traits and risk and ambiguity preferences. We also study the effects of personality traits prevalence in a group on the decision making of each group member. In the experiment, subjects reveal their risk and ambiguity preferences through lottery choices. They then participate in an unstructured group chat. Afterwards, they are given the chance to revise their initial lottery choices. Results show that personality traits affect risk and ambiguity preferences before the chat. Specifically, conscientiousness is negatively related to risk and ambiguity aversion and agreeableness is negatively related to ambiguity aversion. We also show that the probability of changing decisions after the chat is affected by the individual's non-cognitive traits but not by the traits of the other group members.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,340 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
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