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Enregistrement W1614437599

Civil 20 Recommendations on Tackling Inequality

2013· article· en· W1614437599 sur OpenAlexaboutno aff
Marina Ларионова, Mark Rakhmangulov, Andrey Shelepov, Andreĭ Sakharov

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussia and Soviet political economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityEconomic inequalityDevelopment economicsPolitical scienceSummitPoliticsCivil societyPresidencySocial inequalityEconomic growthEconomicsGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic inequality is increasing both within and across countries. Growing inequality has negative economic, social and political consequences, it constrains economic growth, undermines social cohesion and political stability. Eradicating causes of inequality and turning structural barriers to equality into opportunities is fundamental for generating strong, sustainable, balanced and inclusive growth. Transition to this growth model will depend on G20 coherent policy actions globally and nationally. In the run up to the St. Petersburg G20 summit the Civil 20 initiated preparing a report and recommendations to the G20 focused on surmounting the risks originating from growing income inequality. A special Task Force, bringing together experts from G20 member countries has been established to draft the report. Presented and discussed within the Russian G20 Presidency Civil Society Track, the report provided an independent analysis and proposals for a dialogue between a wide range of stakeholders and the G20 governors on the G20 concerted policies and actions to improve economic equality within their countries and beyond. This set of policy recommendations on how G20 can address inequality took full account of the existing authoritative, best available, consensus, analysis and evidence of the IMF, OECD, UNDP, other international organizations and relevant scholarly, civil society and policy communities, as summarized above. It built directly upon the extensive evidence and analysis of the causes and practical policy cures for income inequality in the G20 member countries, as identified in the country reports prepared by and for members of the Task Force on Inequality (currently including Australia, Canada, China, France, India, Indonesia, Mexico, Republic of Korea, Russia, Turkey and the United States). The Civil 20 proposed that G20 leaders at their St. Petersburg summit can act together to improve income and economic equality within their countries and beyond by agreeing to act together for Strong, Sustainable, Balanced and Inclusive Growth affirming the value of equality and inclusion along with economic growth and efficiency. The publication presents Civil 20 recommendations for the G20 on measures to tackle inequality and the country reports.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0210,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,054

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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