Transmission intergenerationnelle du revenu : nouvelles donnees pour le Canada
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre des etudes comparatives de la mobilite intergenerationnelle des gains et du revenu, le Canada se classe generalement comme l'un des pays les plus mobiles parmi les economies avancees comme le Danemark, la Finlande et la Norvege. L'affirmation selon laquelle le Canada est une societe hautement mobile est fondee sur les estimations de l'elasticite intergenerationnelle du revenu dont font etat Corak et Heisz (1999). Corak et Heisz ont utilise les donnees d'une version anterieure de la base de donnees sur la mobilite intergenerationnelle du revenu (base de DMIR), qui fait le suivi du revenu des jeunes Canadiens uniquement jusqu'au debut de la trentaine. Des publications theoriques recentes proposent toutefois que la relation entre le revenu a vie des enfants et celui des parents ne peut pas etre estimee avec exactitude si l'on n?observe pas le revenu des enfants a la mi-carriere. C?est ce qu'on appelle le biais lie au cycle de vie. La presente etude se penche sur cette question en reexaminant l'importance de la mobilite intergenerationnelle des gains et du revenu au Canada a l'aide d'une version actualisee de la base de DMIR qui fait le suivi des enfants jusqu'à la mi-quarantaine avancee, ce qui permet d'observer le revenu a la mi-carriere
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».