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Enregistrement W3004873870 · doi:10.1111/roiw.12453

Long Run Canadian Wealth Inequality in International Context

2020· article· en· W3004873870 sur OpenAlexaffabout
James Davies, Livio Di Matteo

Notice bibliographique

RevueReview of Income and Wealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensLakehead UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityEconomicsContext (archaeology)Distribution of wealthWealth distributionReal estateDemographic economicsDistribution (mathematics)Economic inequalityEstateDevelopment economicsGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A gap in estimates of the personal distribution of Canadian wealth between 1902 and 1970 is partly filled, using estate multiplier estimates for 1945–1968. The historical record is extended by adjusting the upper tail in survey results since 1970 to make it consistent with respected journalists’ “rich lists.” Top wealth shares decline from 1892 to 1902 and from 1945 to the late 1960s, consistent with the downward trend in most advanced western countries over much of the 20th century. Since 1984 there has been a clear upward trend in wealth inequality in Canada, as in many other countries, and in the United States. Currently, wealth inequality is higher in Canada than in the U.K. and much of continental Europe, somewhat lower than Austria or Germany, and distinctly lower than the U.S. Contrasts between Canada and the U.S. in wealth inequality trends are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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