MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123551587 · doi:10.1111/j.1475-4991.2005.00145.x

SEQUENTIAL STOCHASTIC DOMINANCE AND THE ROBUSTNESS OF POVERTY ORDERINGS

2005· preprint· en· W3123551587 sur OpenAlexaff
Jean‐Yves Duclos, Paul Makdissi

Notice bibliographique

RevueReview of Income and Wealth · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic dominancePovertyEquivalence (formal languages)Robustness (evolution)Index (typography)EconometricsEconomicsDominance (genetics)MathematicsStatisticsComputer scienceEconomic growthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When comparing poverty across distributions, an analyst must select a poverty line to identify the poor, an equivalence scale to compare individuals from households of different compositions and sizes, and a poverty index to aggregate individual deprivation into an index of total poverty. A different choice of poverty line, poverty index or equivalence scale can of course reverse an initial poverty ordering. This paper develops easily-checked sequential stochastic dominance conditions that throw light on the robustness of poverty comparisons to these important measurement issues. These general conditions extend well-known results to any order of dominance, to the choice of individual versus family based aggregation, and to the estimation of “critical sets” of measurement assumptions. Our theoretical results are briefly illustrated using data for four countries drawn from the Luxembourg Income Study databases.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Income and WealthMême sujetIncome, Poverty, and InequalityTravaux en français237 207