Fécondité et travail féminin en Grèce’: un modèle micro-économique
Bibliographic record
Abstract
Magdalinos et Symeonidou (1989) ont étudié la relation entre la fécondité et l'emploi chez les femmes de la région métropolitaine d'Athènes. L'analyse présentée ici porte sur le reste de la Grèce. Elle fait appel à un échantillon de 3193 femmes mariées comprenant 1532 femmes des régions urbaines (à l'exclusion d'Athènes) et 1661 femmes des régions rurales. Un test de détection des erreurs de spécification a mis en évidence des différences de structure entre les deux univers ainsi que l'hétéroscédasticité de l'équation d'offre pour le travail et de l'équation de demande pour les enfants. Un dernier modèle composé de cinq équations de structure et de quatre équations de variance a été estimé. Ces nouveaux résultats confirment les précédents : l'emploi influence la fécondité directement et à travers les attitudes liées aux rôles féminins. On ne note aucune influence directe significative de la fécondité sur l'emploi, mais dans les zones rurales on observe un effet indirect significatif, par l'intermédiaire des attitudes liées aux rôles sexuels. Comme prévu, les équations de fécondité et d'emploi présentent des différences significatives entre zones urbaines et zones rurales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".