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Enregistrement W3170334471 · doi:10.3982/qe1846

Four decades of Canadian earnings inequality and dynamics across workers and firms

2022· article· en· W3170334471 sur OpenAlexafffundabout
Audra J. Bowlus, Émilien Gouin-Bonenfant, Huju Liu, Lance Lochner, Youngmin Park

Notice bibliographique

RevueQuantitative Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensStatistics CanadaBank of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEarningsInequalityLabour economicsEarnings growthEconomicsDistribution (mathematics)Volatility (finance)Demographic economicsBusiness cycleBusinessAccountingFinancial economicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the evolution of individual earnings inequality and dynamics in Canada from 1983 to 2016 using tax files and administrative records. Linking individual tax filers to their employers (and rich administrative records on firms) beginning in 2001, it also documents the relationship between the earnings dynamics of workers and the size and growth of their employers. It highlights three main patterns over this period: First, with a few exceptions (sharp increase in top 1% and declining gender gap), Canada has experienced relatively modest changes in overall earnings inequality, volatility, and mobility between 1983 and 2016. Second, earnings inequality and the distribution of earnings growth vary substantially over the business cycle. Third, the earnings dynamics of individuals are strongly related to the size and employment growth of their employers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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