Notice bibliographique
Résumé
Comment les inégalités de revenu et de patrimoine ont-elles évolué en France au cours du xxe siècle, et comment rendre compte de ces évolutions ? Les impôts progressifs mis en place au début du xxe siècle ont-ils permis une réduction importante des inégalités sur longue période ? Telles sont les questions auxquelles nous avons tenté de répondre dans un ouvrage récent et dont nous reprenons ici les principales conclusions.Pour répondre à ces interrogations, il était indispensable de se situer à un niveau microéconomique. Il est en effet impossible d’appréhender correctement les inégalités et leur évolution en s’en tenant à des indicateurs globaux. Par exemple, ainsi que nous le verrons plus loin, la stabilité du partage global entre revenus du travail et revenus du capital au niveau macroéconomique peut masquer de profondes transformations dans la répartition de ces deux grandes masses de revenus au niveau individuel. De même, la contemplation d’indicateurs agrégés du poids de la fiscalité (part des recettes de l’impôt sur le revenu dans le PIB, décomposition des recettes en impôts « directs » et « indirects », etc.) peut conduire à de graves erreurs d’appréciation. Pour apprécier correctement le rôle redistributif joué par l’impôt, il faut commencer par étudier l’évolution de la répartition du prélèvement fiscal au niveau individuel, c’est-à-dire l’évolution des taux effectifs imposés aux différents fractiles de la hiérarchie individuelle des revenus et des patrimoines.[...]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».