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Enregistrement W2555266712 · doi:10.7758/rsf.2016.2.6.01

How Wealth Inequality Shapes Our Future

2016· article· en· W2555266712 sur OpenAlexaboutno aff
Fabian T. Pfeffer, Robert F. Schoeni

Notice bibliographique

RevueRSF The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésNet worthPovertyNational wealthEconomicsDebtInequalityWhite (mutation)Net incomeQuarter (Canadian coin)Distribution (mathematics)Demographic economicsInflation (cosmology)Labour economicsFinanceHistoryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liz, Mary, and Howard are three teenagers in the 1980s. Although unrelated, their families have much in common: stable two- parent households, at least one parent completed high school (though none of them went to college), and all three are white. They differ in one important aspect: their parents command quite different levels of wealth (here measured as net worth, that is, the total sum of financial and real assets minus debt). Liz's parents own less than $700 (inflation adjusted to 2013 dollars), meaning that Liz grows up at the bottom of the wealth distribution. Still, she is far from living in poverty thanks to her parents' annual income of about $50,000. Mary's parents have a somewhat higher income, about $70,000, but also markedly more wealth than Liz's parents: their net worth of roughly $60,000 puts them at about the national median of the time. Also unlike Liz's parents, they are homeowners. Howard is lucky enough to grow up in affluence. Not in terms of income, given that his parents have a household income of only about $40,000, but they have considerable wealth. With a net worth of nearly a quarter million dollars, Howard's parents are in the top 20 percent of wealth holders. They, too, own their home.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations71
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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