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Record W7162012804 · doi:10.82308/16051

Essays in applied microeconomics

2022· dissertation· en· W7162012804 on OpenAlexaboutno aff
Laëtitia Renée

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicIntergenerational and Educational Inequality Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychological interventionLotteryPaid work

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse est composée de trois essais qui s’efforcent de comprendre comment les politiques publiques peuvent aider les groupes défavorisés à surmonter les obstacles auxquels ils sont confrontés. Dans le premier chapitre, j’étudie l’efficacité de deux interventions visant à réduire les obstacles à l’inscription à l’université. En particulier, j’étudie les effets du projet Un avenir à découvrir, une expérience randomisée canadienne qui a donné la chance à des élèves du secondaire de participer à des ateliers d’orientation scolaire et/ou de recevoir une bourse universitaire de 8 000 $. En fusionnant les données expérimentales aux dossiers des établissements postsecondaires et aux fichiers d’impôt sur le revenu, je suis en mesure d’examiner et de comparer les effets des interventions sur l’inscription à l’université, l’obtention de diplôme et les revenus à l’âge adulte. Ce chapitre apporte également de nouvelles perspectives sur les inégalités des chances face aux études supérieures.Le deuxième chapitre étudie les effets d’un programme national de transfert conditionnel de fonds – le programme Juntos du Pérou – sur l’autonomisation des femmes et la fécondité. Pour identifier les effets causaux, nous exploitons les variations temporelles et géographiques du déploiement du programme. Nous étudions les effets sur la prise de contraception et la fécondité et explorons divers mécanismes – y compris l’autonomisation des femmes – en utilisant des données sur les préférences et la prise de décision. Le dernier chapitre adopte une approche plus théorique et étudie l’importance des pratiques éducatives parentales dans le développement des capacités cognitives des enfants. Pour ce faire, nous classifions un échantillon de parents canadiens entre deux groupes distincts de pratiques éducatives parentales à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique non supervisé et de données objectives sur la façon dont ces parents interagissent avec leurs enfants. La classification nous permet d’étudier le lien entre les caractéristiques socio-économiques des parents, les pratiques éducatives parentales et les capacités cognitives des enfants

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.903
Threshold uncertainty score0.990

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
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)0.0110.000

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 head0.036
GPT teacher head0.369
Teacher spread0.333 · 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.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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