Changing Inequalities in Rich Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There has been a remarkable upsurge of debate about increasing inequalities and their societal implications, reinforced by the economic crisis but bubbling to the surface before it. This has been seen in popular discourse, media coverage, political debate, and research in the social sciences. The central questions addressed by this book, and the major research project GINI on which it is based, are: Have inequalities in income, wealth and education increased over the past 30 years or so across the rich countries, and if so why? What are the social, cultural and political impacts of increasing inequalities in income, wealth, and education? What are the implications for policy and for the future development of welfare states? In seeking to answer these questions, this book adopts an interdisciplinary approach that draws on economics, sociology, and political science, and applies this approach to learning from the experiences over the last three decades of European countries together with the USA, Japan, Canada, Australia, and South Korea. It combines comparative research with lessons from specific country experiences, and highlights the challenges in seeking to adequately assess the factors underpinning increasing inequalities and in identify the channels through which these may impact on key social and political outcomes, as well as the importance of framing inequality trends and impacts in the institutional and policy context of the country in question.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle