Conjugalité et fécondité des femmes canadiennes : un modèle dynamique estimé à l’aide d’une série de coupes transversales
Bibliographic record
Abstract
En économie du travail, un nombre croissant de propositions sont formulées en termes dynamiques. Pour tester ces propositions, on doit idéalement disposer de données longitudinales ou, tout au moins, rétrospectives. Cependant, des études récentes ont démontré que des données provenant de coupes transversales répétées dans le temps peuvent être utilisées pour estimer des modèles dynamiques. Suivant une approche proposée par Moffitt (1990, 1993), on construit un modèle markovien avec variables dépendantes discrètes pour analyser les décisions de formation des couples et de fécondité de rang un, deux et trois des femmes canadiennes. Ce modèle est estimé à l’aide de données tirées de l’Enquête sur les finances des consommateurs, une enquête ponctuelle répétée dans le temps.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".