An algorithm to reduce the occupational space in gender segregation studies
性别职业隔离研究中缩减职业分类空间的算法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究职业分类聚合和性别隔离指数，未明确涉及所列因果、面板、选择或分位数效应等细分方法。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
性别职业隔离研究中缩减职业分类空间的算法
- 研究问题
- 在衡量和比较性别职业隔离时，如何减少职业类别数量，同时避免聚合后的隔离指数相较原分类出现显著下降？
- 方法与思路
- 作者以自助法选择可接受的最小职业类别数，使用可加分解的熵型隔离指数，并应用于西班牙劳动力调查的跨期比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称职业分类大幅简化后，各年份隔离指数的下降仍很小且不显著，从而可用较少类别便利地解释跨期变化。
- 阅读关注点
- 应核对职业合并规则、自助法选择准则、指数的分解性质，以及数据驱动选类后跨期比较和统计推断的处理。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，算法细节、显著性水平和合并结果未说明；指数下降不显著不等于完全保留原有信息。
原文摘要
Abstract This paper presents an algorithm based on the bootstrap to select an admissible aggregation level, that is, the minimum number of occupational categories that yield a gender segregation value not significantly smaller than that obtained from the large number of occupational categories usually available in any data set. The approach is illustrated using labour force survey data for Spain for the comparison of gender segregation in 1977 and 1992, as well as 1994 and 2000. To measure gender segregation, an additively decomposable segregation index based on the entropy concept is used. Despite a substantial simplification in the size of the occupation space, the decrease in the segregation index is very small and not significant, regardless of the year. Consequently, intertemporal changes in gender segregation can be studied using a greatly reduced classification of occupations that permits an easier interpretation of results. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.