Notice bibliographique
Résumé
Abstract Economic and social shifts have led to rising income inequality in the world's affluent countries. This is worrisome for reasons of fairness and because inequality has adverse effects on other socioeconomic goods. Redistribution can help, but government revenues are threatened by globalization and population aging. A way out of this impasse is for countries to increase their employment rate. Increasing employment enlarges the tax base, allowing tax revenues to rise without an increase in tax rates; it also reduces welfare state costs by decreasing the amount of government benefits going to individuals and households. The question is: can egalitarian institutions and policies be coupled with employment growth? For two decades conventional wisdom has held that the answer is no. This book provides an assessment of the experiences of rich nations since the late 1970s. It examines the impact on employment of six key policies and institutions: wage levels at the low end of the labor market, employment protection regulations, government benefit generosity, taxes, skills, and women-friendly policies. The analysis includes twenty countries, with a focus on Australia, Canada, Denmark, Finland, France, Germany, Italy, the Netherlands, Norway, Sweden, the United Kingdom, and the United States. The book concludes that there is some indication of tradeoffs, but that they tend to be small in magnitude. There is no parsimonious set of policies and institutions that have been the key to good or bad employment performance. Instead, there are multiple paths to employment success. The comparative experience suggests reason for optimism about possibilities for a high-employment, high-equality society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».