MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118313807

LONG RUN TRENDS IN INCOME INEQUALITY IN THE UNITED STATES, UK, SWEDEN, GERMANY AND CANADA: A BIRTH COHORT VIEW

2000· article· en· W2118313807 sur OpenAlex
Lars Osberg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEastern Economic Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecileInequalityEconomicsEconomic inequalityIncome distributionDemographic economicsPovertyIncome inequality metricsDistribution (mathematics)Household incomeCohortGeographyDemographyEconomic growthSociologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the level and distribution of equivalent after tax, after transfer money income in Canada, the United States, the UK, Germany and Sweden using micro-data from the Luxembourg Income Study from 1969/70 to 1994/95. It concentrates on inequality within and between birth cohorts. At any point in time, less than 11% of aggregate income inequality is due to intergenerational inequality. Although median income growth of different birth cohorts over the period has varied widely across countries, there has been a general trend to greater income inequality within cohorts since 1980. The five countries studied differ in the trends observed in aggregate income, poverty, polarization and income inequality. In the United States and the UK, the incomes of the top decile of each cohort have risen dramatically, but the incomes of the bottom quintile have stagnated. In Canada and Sweden both the top and bottom deciles of each cohort have experienced similar trends. Germany is an intermediate case.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,262 · 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