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Enregistrement W11320378 · doi:10.1067/mhj.2001.114979

Changes in Income and Income Inequality Among Seniors in Canada

2008· article· en· W11320378 sur OpenAlexaffabout
Tammy Schirle, Wilfrid Laurier

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncome distributionDistribution (mathematics)Economic inequalityEconomicsInequalityDemographic economicsHousehold incomePensionLabour economicsTotal personal incomeIncome inequality metricsGross incomeGeographyPublic economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of income among seniors in Canada has changed substantially over the past decade, reflecting an overall increase in income and an increase in income inequality. In this study I decompose the distribution of income among senior couples to determine the extent to which changes in the labour market activity and retirement experiences of women have contributed to this shift in the income distribution. I use data from the Canadian Survey of Labour and Income Dynamics, 1996 and 2006, and the decomposition methods proposed by Firpo, Fortin and Lemieux (2007). Results suggest increases in women’s access to pension income, increases in women’s work experience, and increases in senior men’s and women’s education and employment have made significant contributions to the increase in income inequality. Increases in women’s access to public pensions, on the other hand, have had equalizing effects by driving up the incomes of seniors at the bottom of the income distribution. The author would like to acknowledge the financial support of the Canadian Labour Market and Skills Researcher Network. The statistical analysis relies on data made available through the South Western Ontario Research Data Centre. This study reflects the views of the author and does not reflect the views of Statistics Canada. The author thanks Rene Morissette for comments on an early version of this study presented at the CEA meetings, June 2008, and participants of the CLSRN and HRSDC Workshop, November 2008, for thier comments. – 2 –

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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