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Enregistrement W1977315592 · doi:10.1002/jae.964

International welfare comparisons and nonparametric testing of multivariate stochastic dominance

2007· article· en· W1977315592 sur OpenAlexaff
Brian McCaig, Adonis Yatchew

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Econometrics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic dominanceDominance (genetics)Bivariate analysisEconometricsEconomicsNonparametric statisticsWelfarePovertyMultivariate statisticsDemographic economicsStatisticsMathematicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper outlines a class of statistical procedures that permit testing of a broad range of multidimensional stochastic dominance hypotheses and, more generally, welfare hypotheses that rely upon multiple stochastic dominance conditions. We apply the procedures to data on income and leisure hours for individuals in Germany, the UK, and the USA. We find that no country first‐order stochastically dominates the others in both dimensions for all years of comparison. Furthermore, while in general the USA stochastically dominates Germany and the UK with respect to income, in most periods Germany stochastically dominates with respect to leisure hours. Finally, we find evidence that bivariate poverty (which refers, for example, to the working poor, that is, those who have little leisure and low income) is lower in Germany than in either the UK or the USA. On the other hand, poverty comparisons between the UK and the USA are sensitive to the subpopulation of individuals considered. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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