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Enregistrement W3122123856

Poverty and Place in North America

2005· preprint· en· W3122123856 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Jo Bane, René Zenteno

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertySection (typography)Development economicsEthnic groupInequalityRace (biology)Basic needsGeographyEconomic growthPolitical scienceEconomicsSociologyBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of poverty in North America. In it we look at the three countries of North America, Mexico, the US, and to a lesser extent Canada and attempt to both describe poverty as it exists in the three countries and explore some of the correlates of poverty. In doing so, we attempt to bring together the concepts and approaches used mostly in studying poverty in developing countries and those used in developed countries. We propose some definitions of poverty that we believe can be usefully applied across very different countries. We explore some correlates of poverty in the three countries, and both the similarities and the differences in the correlates of poverty across the three. We take note of the policy issues that are raised by these relationships. As might be expected, we raise more questions that we answer, about both our approach and our findings. We begin with an overview of growth and inequality in the three countries. The second section of the paper presents concepts and measures of poverty and reports the overall incidence of poverty in the three countries using various measures. The third section explores the relationship between the level of economic development and poverty, both between and within countries. The fourth section looks at the relationships between household composition and poverty and between race/ethnicity and poverty in the US and Mexico. The final section briefly raises policy issues that emerge from the analysis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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