How Much Does Work Matter for Inequality? Time, Money and Inequality in International Perspective
Notice bibliographique
Résumé
How much of the difference between countries in inequality of the distribution of income can be explained by work - i.e. by differing probabilities of any employment? Across OECD countries there are large differences in the average level and distribution of working hours. These differences arise from differing common entitlements to leisure (e.g. paid Public Holidays), plus differences in working hours per employee and in the percentage of the working age population who have some paid employment. The participation level is particularly important for inequality differences and there is persuasive evidence that country attitudes to paid employment, particularly for women, differ significantly. This paper uses Luxembourg Income Study data on Canada and the USA, UK, Germany, France and Sweden to simulate the income distributions that other countries would have if they had the Canadian pattern of workforce participation. Because employment rates in the US are quite similar to those in Canada, inequality in the USA would change only fractionally. In every other case, poverty and inequality would fall, indicating that measured differences in the inequality of money income between the North America and Europe understate the extent of cross country differences in well being. Put simply, in North America the relatively poor have to work harder, and still end up poorer, than in Europe.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».