Test du modèle unitaire de dépense des ménages sur les données canadiennes de 2009
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire de maîtrise, nous utilisons les microdonnées de l’Enquête sur les dépenses des ménages de Statistique Canada en 2009 pour tester la validité empirique du modèle unitaire de dépense des ménages. En s’inspirant de l’étude conduite par Phipps et Burton en 1998, nous tentons une actualisation de leurs résultats ainsi qu’une analyse de l’évolution du comportement des ménages canadiens entre 1992 et 2009. La nouveauté présentée dans ce mémoire de maîtrise tient justement dans ces résultats. Dans la majorité des catégories de dépenses, nous ne rejetons plus le modèle unitaire et nous en mesurons les implications. Entre ces deux études, les différences entre l’homme et la femme dans les couples canadiens se sont atténuées, ils ont de plus en plus les mêmes préférences en terme de consommation. Enfin, nous poursuivons en apportant un test du modèle coopératif développé par Browning, Bourguignon, Chiappori et Lechene (1994) sur la demande en biens exclusifs. Nous en déduisons un aperçu de la répartition du pouvoir de dépense au sein des ménages canadiens.
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 | 0.044 | 0.128 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".