O Ritmo de Queda na Desigualdade no Brasil é Adequado? Evidências do Contexto Histórico e Internacional
Notice bibliographique
Résumé
Este texto utiliza duas abordagens para responder se o ritmo de queda da desigualdade no Brasil está adequado ou não. A primeira é comparar o ritmo de queda no coeficiente de Gini no Brasil com a queda no mesmo indicador em alguns países hoje pertencentes à Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) - Espanha, Estados Unidos, França, Noruega, Países Baixos, Reino Unido e Suécia - , enquanto os mesmos construíam seus estados de bem-estar social durante o século passado. A segunda é calcular por quanto tempo o Brasil deverá manter o mesmo ritmo de queda para alcançar os níveis de desigualdade hoje observados em alguns países da OCDE que podem servir como referência: o Canadá, os Estados Unidos e o México. Os dados indicam que o ritmo de queda da desigualdade no Brasil de 0, 7 ponto de Gini ao ano é superior ao ritmo que todos os países analisados seguiram enquanto construíam seus estados de bem-estar social, salvo a Espanha, cujo ritmo foi um pouco superior (0, 9 ponto ao ano). Por seu turno, as distâncias que nos separam dos países-referência escolhidos são seis anos para o México, 12 para os Estados Unidos, e 24 anos para o Canadá. A conclusão geral do estudo é que o ritmo de queda na desigualdade é adequado, mas que o desafio será manter este ritmo por várias décadas para alcançar o nível de desigualdade, por exemplo, do Canadá. The following study uses two approaches to judge whether inequality in Brazil is falling fast enough. The first is to compare the variation of the Gini coefficient in Brazil with what was observed in several countries that today belong to the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) - France, Netherlands, Norway, Spain, Sweden, United Kingdom, and United States - while they built their social welfare systems during the last century. The second approach is to calculate for how long Brazil must keep up the fall in the Gini coefficient to attain the same levels of inequality of three OECD countries that can be used as a reference: Canada, Mexico, and the United States. The data indicate that the Gini coefficient in Brazil is falling 0.7 point per year and that this is superior to the rhythm of all the OECD countries analyzed while they built their welfare systems but Spain, whose Gini fell 0.9 point per year during the 1950s. The time needed to attain various benchmarks in inequality are: six years to Mexico, twelve to the United States and 24 to Canadian inequality levels. The general conclusion is that the speed with which inequality is falling is adequate, but the challenge will be to keep inequality falling at the same rate for another two or three decades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».