Nouvelle analyse des tendances recentes de l'inegalite du revenu apres impot au Canada au moyen des donnees de recensement
Notice bibliographique
Résumé
Nous presentons de nouveaux resultats concernant les niveaux et les tendances de l'inegalite du revenu apres impot au Canada au cours de la periode allant de 1980 a 2000. Nous soutenons que les sources de donnees existantes ne revelent pas necessairement les variations dans les queues de la distribution du revenu alors qu'une grande part des changements que subit cette distribution s'y produisent. Nos donnees sont tirees des fichiers du recensement et completees par des estimations de l'impot paye calculees d'apres les renseignements disponibles dans les bases de donnees fiscales administratives. Nous validons notre methode de prevision de l'impot paye par les individus repris dans les fichiers de recensement, puis nous comparons les niveaux et les tendances de l'inegalite du revenu apres impot determines d'apres notre nouvelle source de donnees et d'apres les donnees d'enquete generalement utilisees. Nous constatons que l'inegalite du revenu apres impot est considerablement plus importante si l'on se fonde sur les nouvelles donnees, principalement parce que les niveaux de revenu a l'extremite inferieure de la distribution sont plus faibles qu'avec les donnees d'enquete habituelles. Les nouvelles donnees revelent un accroissement plus important de l'inegalite du revenu apres impot a long terme et une variabilite nettement plus forte au cours du cycle economique. Ces resultats soulevent des questions interessantes quant au role du regime d'impot et de transferts dans l'attenuation des tendances et des fluctuations de l'inegalite du revenu du marche.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».