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Enregistrement W4328050643 · doi:10.1017/9781009382700

Great Gatsby and the Global South

2023· book· en· W4328050643 sur OpenAlexfundno aff
Diding Sakri, Andy Sumner, Arief Anshory Yusuf

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentUnited Nations University World Institute for Development Economics ResearchUniversity of ManchesterUniversity of CambridgeInternational Development Research Centre
Mots-clésInequalityDeveloping countrySocial mobilityCore (optical fiber)Standard of livingDevelopment economicsElement (criminal law)EconomicsEconomic mobilityDemographic economicsPolitical scienceEconomic growthSociologyPovertySocial scienceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Global South economic mobility across generations or intergenerational economic mobility is in and of itself an important topic for research with consequences for policy. It concerns the 'stickiness' or otherwise of inequality because mobility is concerned with the extent to which children's economic outcomes are dependent on their parents' economic outcomes. Scholars have estimated levels of intergenerational mobility in many developed countries. Fewer estimates are available for developing countries, where mobility matters more due to starker differences in living standards. This Element surveys the area, conceptually and empirically; it presents a new estimate for a developing country, namely Indonesia; it discusses the 'Great Gatsby Curve' and highlights the different positions of developed and developing countries. Finally, it presents a theoretical framework to explain the drivers of mobility and the stickiness or otherwise of inequality across time. This title is also available as Open Access on Cambridge Core.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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