Inégalité des revenus et protection sociale : les enseignements de l’analyse internationale de l’OCDE
Notice bibliographique
Résumé
L’écart entre riches et pauvres s’est considérablement creusé depuis trois décennies dans les pays de l’OCDE. Cet accroissement des inégalités est largement imputable à des évolutions structurelles du marché du travail et de la distribution des salaires. Dans plusieurs pays, des évolutions sociétales telles que la réduction de la taille des foyers ou la plus grande homogamie sociale ont également joué un rôle, de moindre ampleur toutefois. Enfin, la redistribution s’est affaiblie dans la moitié des pays de l’OCDE, notamment à la fin des années 1990 et au début des années 2000. Ce creusement de long terme des inégalités de revenus suscite non seulement des inquiétudes de nature sociale et politique, mais il engendre également des préoccupations d’ordre économique : les inégalités de revenus ont tendance à peser sur la croissance du produit intérieur brut (PIB), sous l’effet de la distance toujours plus grande entre les 40 % les plus pauvres et le reste de la population. Les approches politiques à envisager peuvent se regrouper autour de quatre axes : le rôle de l’éducation, la poursuite de l’égalité femmes-hommes, la création d’emplois qui soient avant tout d’une qualité suffisante et le rôle des dispositifs de redistribution.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».