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Record W3121782190

Marriage Market, Divorce Legislation and Household Labor Supply

2001· article· en· W3121782190 on OpenAlexafffund
Pierre‐André Chiappori, Bernard Fortin, Guy Lacroix

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2001
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicGender, Labor, and Family Dynamics
Canadian institutionsHEC MontréalUniversité Laval
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
KeywordsLegislationEconomicsPosition (finance)Labour economicsIdentification (biology)Affect (linguistics)Distribution (mathematics)MicroeconomicsLaw
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente un cadre théorique visant à analyser l'impact du marché du mariage et des règles de divorce sur l'offre de travail du ménage. Dans notre approche, l'importance relative des hommes sur le marché du mariage ainsi que les lois régissant le divorce sont des exemples de facteurs de distribution. Ceux-ci sont définis comme étant des variables qui influencent le pouvoir de négociation des conjoints0501s n'ont pas d'effet sur les préférences individuelles ni sur l'ensemble de consommation du ménage. Nous généralisons le modèle d'offre de travail collectif de Chiappori (JPE, 1992) de façon à tenir compte des facteurs de distribution. Nous montrons que notre modèle impose de nouvelles restrictions sur les fonctions d'offre de travail des conjoints et facilite l'identification des préférences individuelles ainsi que le processus de décision intra-familial. Le modèle est estimé par la méthode des moments généralisés à l'aide des données du PSID pour 1988. Nos résultats ne rejettent pas les restrictions imposées par notre approche. De plus, l'importance relative des hommes de même que les règles de divorce jugées favorables aux femmes influencent les comportements d'offre de travail et le processus de décision dans les directions prédites par la théorie et jouent un rôle important dans les choix du ménage.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.267
Threshold uncertainty score0.594

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations40
Published2001
Admission routes2
Has abstractyes

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