Notice bibliographique
Résumé
“More Inequality” can mean either more inequality in comparisons of different societies at a particular point in time or more inequality over time within a given society. Cross-sectional comparisons argue that countries with higher long-run levels of inequality of income are more unhealthy, less democratic, more crime-infested, less happy, less mobile and less equal in economic opportunity – but controversy surrounds some estimates. More importantly, cross-sectional comparisons of the implications of different levels of economic inequality implicitly presume that these represent steady state outcomes. The paper compares long-run levels of real income growth at the very top, and for the bottom 90% and bottom 99% in the U.S., Canada and Australia to illustrate the uniqueness of the post-WWII period of balanced growth (and consequent stability of the income distribution). The new normal of the U.S., Canada and Australia is unbalanced growth – specifically, over the last thirty years the incomes of the top 1% have grown significantly more rapidly than those of everyone else. The paper examines whether there is a plausible auto-equilibrating market mechanism that will equalize income growth rates and stabilize inequality. Unbalanced income growth necessarily implies changes in consumption and savings flows which accumulate to changed stocks of indebtedness, financial fragility and periodic macro-economic crises. Greater economic and sociopolitical instability is therefore a key implication of more inequality over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».