L'inegalite du revenu et le faible revenu au Canada: une perspective internationale
Notice bibliographique
Résumé
Dans le present document, nous proposons un apercu des tendances de l'inegalite du revenu et du faible revenu au Canada dans une perspective internationale. Nous tentons notamment de repondre aux questions suivantes : - Apres quelques decennies de stabilite, l'inegalite du revenu familial est-elle en hausse au Canada? - L'inegalite du revenu au Canada est-elle faible ou elevee? - Le taux de faible revenu au Canada est-il faible ou eleve par rapport aux autres pays occidentaux? - Le regime d'impots et de transferts reduit-il davantage les taux de faible revenu au Canada qu'aux Etats-Unis ou dans les pays europeens? - Le taux et l'ecart de faible revenu ont-ils augmente au Canada au cours des deux dernieres decennies? - La hausse du taux de faible revenu des immigrants a-t-elle une incidence significative sur le taux global de faible revenu? - La plupart des periodes de faible revenu se prolongent-elles, et dans quels groupes se concentre la persistance du faible revenu? Pour repondre a ces questions, nous nous inspirons des resultats d'un certain nombre de documents.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».