Using Census Data to Measure Wealth Inequality In Nineteenth-Century Detroit (1850-1870)
Notice bibliographique
Résumé
During the nineteenth century, the social structure of Detroit included a very high level of wealth inequality.Analysis of data contained in U.S. census schedules for the years 1850, 1860 and 1870 discloses a skewed wealth distribution for nineteenth-century Detroit, in which the top one percent of the city's families controlled over forty percent, and the top ten percent of families controlled over eighty percent, of the city's total wealth.At the same time, the bottom fifty percent owned next to nothing.The census data analysis also indicates that Detroit's wealth patterns matched those of other large nineteenth-century U.S. and Canadian cities, in particular those of its Great Lakes neighbors.The historian Robert Manning has called the need to collect historical data, in particular on inequality, the "single greatest challenge in global social-science research." 1 As such, the discussion that follows seeks to address this data need in a small way by introducing new datasets for one major northern U.S. city.In addition, the overall analysis provides a backdrop for understanding Detroit's larger political, economic, social and cultural history.Wealth inequality has become a hotly debated topic within academic and political communities.The dramatic concentration of wealth over the last forty years increasingly draws comparisons with the reviled Gilded Age.Research conducted by the French political economist Thomas Piketty sits at the center of the ongoing debate.Piketty's thesis rests on the belief that when "the rate of return on capital exceeds the rate of growth of output and income, as it did in the nineteenth century and seems quite likely to do so again in the twenty-first, capitalism automatically generates arbitrary and unsustainable inequalities that radically undermine the meritocratic values on which democratic societies are based." 2 At the same time, Piketty argues
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».