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Enregistrement W3166371318 · doi:10.3138/cpp.2020-004

The Impact of Self-Government, Comprehensive Land Claims, and Opt-In Arrangements on Income Inequality in Indigenous Communities in Canada

2021· article· en· W3166371318 sur OpenAlexaffvenueabout
Krishna Pendakur, Ravi Pendakur

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousGini coefficientGovernment (linguistics)InequalityEconomic inequalityEconomicsDemographic economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, self-government agreements, comprehensive land claims agreements, and opt-in arrangements allow Indigenous groups to govern their internal affairs and assume greater responsibility and control over the decision-making that affects their communities. We use difference-in-difference models to measure the impact of such agreements on average income and income inequality in Indigenous communities at the community level. In comparison with earlier work, we additionally use data from the 2016 Census. Our results suggest that comprehensive land claims agreements increase community-level average (log) household incomes by more than C$10 thousand (0.25 log points). Attainment of other agreement types does not increase community-level average incomes. Communities that attain a self-government agreement or an opt-in arrangement related to land management see a decrease in the Gini coefficient for income inequality of 2.0 to 3.5 percentage points. Standalone comprehensive land claims agreements are associated with a smaller decrease of 1.2 percentage points. We also study intergroup inequality and find that an opt-in arrangement increases within-community income disparity between Indigenous and non-Indigenous households.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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