Trend in the Distribution of Income Between Labor and Capital in Countries with a Low Share of Labor in GDP
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The work is devoted to obtaining quantitative estimates of trends in the distribution of income between labor and capital in countries with a low share of labor in GDP. UN data was used for a set of European countries, post-Soviet countries, Israel, Canada, the USA and Turkey. The lowest labor share levels were observed in Ireland, Kyrgyzstan, Romania and Turkey. To assess trends in the share of labor in GDP on the rate of economic growth, linear econometric models of changes in the share of labor compensation in GDP by year in the period from 2012 to 2021 were built. Hungary, Ireland, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Uzbekistan and Ukraine have seen a decline in the share of labor in GDP. In Uzbekistan, this trend is weakly expressed. Germany, Greece, Iceland, Luxembourg, the Czech Republic, Switzerland and Estonia have seen an increase in the labor share of GDP. In Germany and Switzerland this trend is weakly expressed. An increase in the share of labor in GDP is observed in countries such as Azerbaijan, Belarus, Bulgaria, Georgia, Israel, Cyprus, Latvia, Lithuania, Malta, Norway, Poland, the Russian Federation, Romania, Serbia, Slovakia, Turkmenistan and Turkey. Moreover, this trend is weakly expressed in Belarus and Turkey. There are no significant trends in the redistribution of income between labor and capital in countries such as Albania, Malta, North Macedonia, Tajikistan and Montenegro. Trends in the redistribution of income between labor and capital can be determined by institutional conditions in the country’s economy.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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