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Enregistrement W2109404666 · doi:10.1017/s071498080000204x

Changes in Income within a Cohort over the Later Life Course: Evidence for Income Status Convergence

2002· article· en· W2109404666 sur OpenAlexaffabout
Steven G. Prus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortGenerosityLife course approachPosition (finance)Convergence (economics)Socioeconomic statusPensionDemographic economicsDemographyCohort effectPsychologyEconomicsEconomic growthSociologyPolitical scienceMedicineSocial psychologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper examines the extent to which an individual's income-status position relative to that of others in the same cohort is maintained over the later life course. Changes in the income status of individuals born between 1924 and 1928 are estimated by means of synthetic cohort methods. Using a series of cross-sectional data files from every fifth Survey of Consumer Finances, starting in 1978, the findings show that, from ages 50 to 64, persons of this birth cohort with early-life socio-economic status advantages (namely high education) improve their absolute and relative income status position vis-à-vis others with status disadvantages. For ages 65 to 74, the economic well-being of individuals with status advantages and disadvantages converge. Since Canada's public pension programs are relatively well developed in terms of comprehensiveness and generosity, they do a good job at countering the effects of status background characteristics on the distribution of income in old age. In the absence of these programs (i.e., up to age 64), the relative position of those with high education and other advantaged groups is strengthened.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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