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Enregistrement W1562044805

A Unified Framework to Measuring Inequality in The Arab Countries

2010· preprint· en· W1562044805 sur OpenAlexaff
Sami Bibi, AbdelRahmen El-Lahga

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityLorenz curveEconomic inequalityIndex (typography)Income distributionIncome inequality metricsPercentileEconomicsEconometricsPopulationGini coefficientWeightingDemographic economicsMathematicsDevelopment economicsStatisticsDemographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to apply a general and unified approach to inequality measurement in Arab countries. To this end, a wide class of inequality indices, proposed by Olmedo et al. (2009) and based on the Bonferroni (1930) curve, rather than the Lorenz curve, is used. When local measures of inequality are aggregated using an appropriate weighting system, familiar indices such as the Gini index can be retrieved. The choice of the weighting system yields a variety of inequality measures that depend on which part of the income distribution the overall inequality index is focused. Our framework offers a reassessment of inequality trends in the Arab world. Our results show that whatever the trend of inequality experienced by the selected Arab countries, the poorest people do not seem to be much affected by the changes in the inequality patterns. For instance, when some countries undergo a rise in overall inequality, changes in the inequality experienced by the poorest population are less pronounced. Inversely, when inequality decreases, the richest percentiles seem to become locally more equal than poorer ones. These findings imply that change in the average income of the poorest is generally very low.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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