ESTIMATION D’UNE RÈGLE DE PARTAGE DE RESSOURCE À PARTIR D’UN MODÈLE COLLECTIF
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous analysons le processus d’allocation intra-ménages de ressource à l’aide d’une variante du modèle collectif de choix de consommation des ménages proposé par Lewbel et Pendakur (2008). Nous présentons une estimation de la règle de partage de ressource familiale dans les ménages à deux décideurs et une estimation des économies d’échelles de la vie en couple réalisées par les conjoints. L’estimation a été menée grâce à la disponibilité des revenus et dépenses individuels des membres du ménage fournis par l’enquête nationale sur les conditions de vie des ménages et l’agriculture de 2014 du Niger. Les résultats empiriques mettent en évidence l’existence d’une inégalité intra-ménage à l’encontre des femmes. Les parts de ressource contrôlées par les femmes sont inférieures aux parts des leurs maris. D’autre part, les gains de la vie en couple réalisés par les femmes sont plus importants que ceux réalisés par les hommes.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".