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Enregistrement W2155702996 · doi:10.7202/800781ar

Note sur quelques méthodes d’évaluation de l’inégalité dans la répartition des revenus par groupe, basées sur l’indice Gini

2009· article· en· W2155702996 sur OpenAlexaffvenue
Monique Frappier-DesRochers, Ieuan G. Morgan, Louise Ouellet

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsStatisticsInequalityGeneralized entropy indexEconometricsIndex (typography)Gini coefficientEconomic inequalityMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we compare three methods presently used to split up the Gini index in order to evaluate the contribution of one particular factor (for example, age) to the value of this index: the B-M-P decomposition*, Paglin's measures and Love & Wolfson indexes. The problem with the decomposition of the Gini index is that it is impossible to cut it in two parts, one, representing the value of inequality attributable to the factor analysed and the second, inequality due to other factors. We also have to include the value of overlaps. This is clearly shown by Bhattacharya and Mahalanobis. By using a very simple example for which we can forecast the results, we can compare the reaction registered by each method when we introduce a change in the distribution of income and consequently evaluate the lightness of these methods. We confirmed our convictions by decomposing two other measures which can be separated in the two parts mentioned above: Theil's entropy and the square of the coefficient of variation. We conclude that the indexes used in the B-M-P decomposition are exact. Paglin's age-Gini index is accurate, but not his residue, the Paglin-Gini's index. And, Love and Wolfson's index did not behaved as expected to our modifications. We also showed, by using the B-M-P decomposition, that overlaps is an important component. Finally, we noted that our indexes changed in value when we changed the number of groups analysed (example: if, to analyse the effect of age we divide our population into 5 or 10 age groups). So, it is important in a longitudinal study always to use the same group definitions to obtain comparable results. * Bhattacharya, Mahalanobis and Pyratt.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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