An Overview of Economic and Social Opportunities and Disadvantage in European Households
Notice bibliographique
Résumé
The socioeconomic position one Starts from in life is a key determinant of life chances, as consistently shown by a vast research literature across different disciplines and relating to various industrialized societies. However, that socioeconomic starting point is a far from perfect predictor of outcomes - some people do better, and some worse, from what look to be similar starting points. Furthermore, the price paid by those who do poorly can itself be very different in different societies. So there is much to be learned from the way different societies seek to promote healthy development and minimize the price of failure. The aim of this chapter is to provide an overview of socioeconomic disadvantage versus opportunity in Europe. It is focused in particular on human capital and its relationship to opportunities and disadvantage for individuals and households over the life course. It both draws on recent research and investigates an exciting new source of comparative data, the European Community Household Panel survey (ECHP). This allows an in-depth examination of the countries currently in the European Union (EU), which we put in perspective where possible by drawing on information about a number of countries soon to join the Union, and about Canada and the United States. We begin with an overview of disadvantage and opportunities, two sides of the same coin, in Section 3.1. We describe the extent of poverty in the EU, and more broadly in the rieh countries of the world, and conversely the living Standards and opportunities enjoyed by those who are doing well. There is much to be learned from examination of a snapshot picture, particularly given this comparative perspective, but it is also essential to incorporate the dynamic processes at work over time. We therefore exploit the fact that persistence versus change in income poverty from year to year - albeit over a relatively short period - can also be explored using panel data from the first three waves of the ECHP. Measuring both persistence of low income and direct experience of deprivation allows us to capture the extent and nature of poverty and exclusion much more fully than a measure of current income alone. We then turn to human capital, where we have to rely on educational attainment as an incomplete but widely available indicator.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».