Notice bibliographique
Résumé
Citation (2015), "List of Contributors", Measurement of Poverty, Deprivation, and Economic Mobility (Research on Economic Inequality, Vol. 23), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. vii-ix. https://doi.org/10.1108/S1049-258520150000023015 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2015 Emerald Group Publishing Limited Sabina Alkire Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), Department of International Development, University of Oxford, Oxford, UK; Economics Department, Elliott School of International Affairs, George Washington University, Washington, DC, USA Eirini Andriopoulou Hellenic Ministry of Finance, Council of Economic Advisors, Unit of Economic Research and Analysis, Athens, Greece Luis Beccaria Institute of Sciences, National University of General Sarmiento, Buenos Aires, Argentina; Faculty of Economics, University of Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina Olga Cantó Department of Economics, Universidad de Alcalá, Madrid, Spain Andrew E. Clark Paris School of Economics (PSE), Paris, France; Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Paris, France Conchita D’Ambrosio INSIDE, Université du Luxembourg, Esch/Belval, Luxembourg Manuel Espro Institute of Sciences, National University of General Sarmiento, Buenos Aires, Argentina Taryn Ann Galloway Research Department, Statistics Norway, Oslo, Norway Thesia I. Garner Bureau of Labor Statistics, Washington, DC, USA Simone Ghislandi Department of Policy Analysis and Public Management, Bocconi University, Milan, Italy Carlos Gradín Department of Applied Economics, University of Vigo, Vigo, Spain; EQUALITAS, Vigo, Spain Björn Gustafsson Department of Social Work, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden Andrew Heisz Income Statistics Division, Statistics Canada, Ottawa, Canada Markus Jäntti Swedish Institute for Social Research (SOFI), Stockholm University, Stockholm, Sweden Stephan Klasen Department of Economics, University of Göttingen, Göttingen, Germany Roxana Maurizio Institute of Sciences, National University of General Sarmiento, Buenos Aires, Argentina; National Council for Science and Technology, Buenos Aires, Argentina Geranda Notten Graduate School of Public and International Affairs, University of Ottawa, Ottawa, Canada Torun Österberg Department of Social Work, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden Peder J. Pedersen Department of Economics and Business Economics, Aarhus University, Aarhus, Denmark David O. Ruiz Department of Economics, Universidad del Valle, Cali, Colombia; Department of Economics, Universidad de Alcalá, Madrid, Spain Kathleen S. Short US Census Bureau, Washington, DC, USA Eva M. Sierminska Graduate Studies Program, Luxembourg Institute of Socio-Economic Research (LISER, formerly CEPS/INSTEAD), Esch-sur-Alzette, Luxembourg Jerry Situ Income Statistics Division, Statistics Canada, Ottawa, Canada Van Q. Tran Faculty of Economic Science, University of Göttingen, Göttingen, Germany; Faculty of Economics, University of Economics and Law, Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam Panos Tsakloglou Department of International and European Economic Studies, Athens University of Economics and Business, Athens, Greece Philippe Van Kerm Living Conditions Department, Luxembourg Institute of Socio-Economic Research (LISER, formerly CEPS/INSTEAD), Esch-sur-Alzette, Luxembourg Gustavo Vázquez Institute of Sciences, National University of General Sarmiento, Buenos Aires, Argentina Book Chapters Measurement of Poverty, Deprivation, and Economic Mobility Research on Economic Inequality Measurement of Poverty, Deprivation, and Economic Mobility Copyright Page List of Contributors About the Editors About the Authors Introduction Poverty Profiles and Well-Being: Panel Evidence from Germany Once Poor, Always Poor? Do Initial Conditions Matter? Evidence from the ECHP Factors Associated with Poverty and Indigence Mobility in Five Latin American Countries The Contribution of Income Mobility to Economic Insecurity in the US and Spain during the Great Recession The Role of Skills in Understanding Low Income in Canada Immigrant Child Poverty – The Achilles Heel of the Scandinavian Welfare State Rural Poverty and Ethnicity in China Static and Dynamic Disparities between Monetary and Multidimensional Poverty Measurement: Evidence from Vietnam Hardship, Debt, and Income-Based Poverty Measures in the USA Modeling the Joint Distribution of Income and Wealth
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,743 | 0,751 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».