Convergence or Polarization? 21st Century Interprovincial and Gender Based Distributional Variation in the Incomes, Ages and Education of Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Growing economic inequalities between a confederations’ constituencies can be a catalyst for the deterioration of its cohesiveness. The underlying idea is that inequalities that are more equally shared amongst a collection of subgroups, the more easily are they borne by the collection as a society. In focussing on empirical and theoretical bases for average income processes trending towards multiple or singular poles of attraction, the growth and convergence literature has long concerned itself with such issues. However, focussing on averages can be problematic since it can mask important distributional differences that can only be revealed when distributions are compared in their entirety. Here tools for examining distributional differences, exceptionalities and similarities which surmount these problems are employed in an interprovincial / gender based study of the progress of Canadian personal incomes and proxies for its latent experience and embodied human capital drivers namely age and experience. While the joint distributions of the drivers appear to be diverging, income distributions appear to be converging. However, closer inspection reveals that, when viewed separately, female and male income distributions are each diverging across the provinces, but the divergence is masked by the overall convergence of male and female distributions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».