MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034339974 · doi:10.1177/0020715205059208

Exactly How Has Income Inequality Changed?

2005· article· en· W2034339974 sur OpenAlexvenueno aff
Arthur S. Alderson, Jason Beckfield, François Nielsen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecileInequalityGini coefficientEconomic inequalityEconomicsIncome inequality metricsIncome distributionPolarization (electrochemistry)Demographic economicsHomogeneousDistribution (mathematics)Redistribution (election)EconometricsDevelopment economicsPolitical scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent resurgence of income inequality in some of the core societies has spawned a wide-ranging debate as to the culprits. Progress in this debate has been complicated by the fact that many of the theories that have been developed to account for the inequality upswing imply radically different patterns of distributional change, while predicting the same outcome in terms of the behavior of standard summary measures (e.g. a rise in the Gini coefficient or in Theil’s inequality). Handcock and Morris (1999) have developed methods that allow the analyst to precisely identify patterns of distributional change and a set of summary measures to characterize such changes. These are based on the relative distribution, defined for our purposes as the ratio of the fraction of households in the baseline year to the fraction of households in the comparison year in each decile of the distribution of income. We use the available high-quality data from the Luxemburg Income Study to explore the evolution of household income inequality in 16 core societies. We describe exactly how inequality grew in some core societies since the late 1960s and discuss the extent to which patterns of distributional change were homogeneous or heterogeneous across the core. We find that: 1) rising inequality is generally associated with polarization, rather than upgrading or downgrading alone; 2) among those societies experiencing the largest increases in inequality, upgrading typically takes precedence over downgrading in the course of such polarization; and 3) declining inequality, where it occurs, has been the result of convergence, with the magnitude of the shift from the lower tail to the middle exceeding that of the shift from upper tail to the middle.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations103
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Comparative SociologyMême sujetIncome, Poverty, and InequalityTravaux en français237 207