Peripherality, income inequality, and life expectancy: revisiting the income inequality hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent criticisms of the income inequality and health hypothesis have stressed the lack of consistent significant evidence for the stronger effects of income inequality among rich countries. Despite such criticisms, little attention has been devoted to the income-based criteria underlying the stratification of countries into rich/poor groups and whether trade patterns and world-system role provide an alternative means of stratifying groups. METHODS: To compare income-based and trade-based criteria, 107 countries were grouped into four typologies: (I) high/low income, (II) OECD membership/non-membership, (III) core/non-core, and (IV) non-periphery/periphery. Each typology was tested separately for significant differences in the effects of income inequality between groups. Separate group comparison tests and regression analyses were conducted for each typology using Rodgers (1979) specification of income, income inequality, and life expectancy. Interaction terms were introduced into Rodgers specification to test whether group classification moderated the effects of income inequality on health. RESULTS: Results show that the effects of income inequality are stronger in the periphery than non-periphery (IV) (-0.76 vs -0.23; P < 0.05). An incremental F-test confirmed significant differences in the coefficient subsets between the two groups (F(2,101) = 6.31; P < 0.01). CONCLUSIONS: Cross-national analyses of income inequality and population health have assumed (i) income differences between countries best capture global stratification and (ii) the negative effects of income inequality are stronger in high-income countries. However, present findings emphasize (i) the importance of measuring global stratification according to trading patterns and (ii) the strong, negative effects of income inequality on life expectancy among peripheral populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».