A few people make all the difference <i>– an international comparison of “fair” pay differentials</i>
Notice bibliographique
Résumé
Social inequality has long been an important topic of public debate in almost all societies in the world, but how much do people actually disagree and who is that does?This paper uses all five waves of International Social Survey Programme data (1987 to 2019) to compare attitudes toward "fair" pay ratios in Germany, Italy, Hungary, Norway, Great Britain, the USA, and Russia.Although respondents generally underestimate the actual size of current earnings gaps, in all countries an overwhelming egalitarian majority agrees that "income differences are too large".As well, since the ISSP has also asked respondents how much different occupations "should earn", one can compare the fair pay ratios.In all countries, for all years examined, fair pay ratios are (a) remarkably small and (b) remarkably similar for roughly 80% of the population.Cross-country differences in average attitudes do not occur due to higher general levels of support for income inequality but are rather concentrated in the "inegalitarian few".Our analysis of cross-country differences in attitudes toward inequality, therefore, concentrates on how the inegalitarian few differ from the egalitarian many, to differing degrees in different countries, to better explain the political tensions underlying differences in redistribution in market economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».