Inequalities in household wealth across OECD countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how household wealth is distributed in 28 OECD countries, based on evidence from the second wave of the OECD Wealth Distribution Database. A number of general patterns emerge from these data. First, wealth concentration is twice the level of income inequality: across the 28 OECD countries covered, the wealthiest 10% of households hold, on average, 52% of total household wealth, while the 60% least wealthy households own little over 12%. Second, up to a quarter of all households report negative net worth (i.e. liabilities exceeding the value of their assets) in a number of countries. In addition, some countries feature large shares of households with high levels of debt relative to both their incomes and the assets that they hold; this potentially exposes such households to significant risks in the event of changes in asset prices or falls of their income. Third, more than one in three people are economically vulnerable, as they lack liquid financial assets to maintain a poverty-level living standard for at least three months. Fourth, one in three households has received some gift or bequest in their life, with this share being considerably larger among high income and high wealth households. The paper also describes changes in wealth distribution since the Great Recession among the sub-set of countries for which repeated observations are available in the OECD Wealth Distribution Database. Finally, the paper discusses a number of methodological challenges, notably on how to better account for the top end of the wealth distribution.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle