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Enregistrement W58106440 · doi:10.7202/800722ar

L’efficacité, l’égalité, l’équité et la répartition personnelle des revenus

2009· article· en· W58106440 sur OpenAlexaffvenue
Jacques Henry

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Distributive propertyDistributive justiceInequalityEconomicsIncome distributionWelfare economicsIncome inequality metricsNorm (philosophy)Economic inequalityEconometricsPolitical scienceMathematicsMicroeconomicsEconomic JusticePure mathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of the impact of economic policy and of the process of growth on personal income distribution is getting greater priority in the literature. Such an analysis cannot usefully be pursued in the light of efficiency considerations alone; it must also take equality and equity into account. Equity is defined here as a characterization of a state of affairs in terms of three parameters: (1) the choice of a distributive norm, (2) the specification of what is to be distributed, and (3) a measure of the degree of inequality that exists. A general "equity function" (E) is defined, whose particular form reflects the chosen distributive norm, and whose two arguments are the sum total to be distributed and a measure of the inequality that characterizes the distribution of that sum. Then, a number of critera of distributive justice are compared, and the criteria based on the relative and absolute income gaps are found to be the most useful. This suggests the formulation of an "equity index" (e) which is sensitive to both growth, relative inequality and absolute inequality. Unsurprisingly, empirical estimates show that the "equity index" has risen in socialist countries and fallen in non-socialist countries as a group. The "equity index" is also estimated for a number of individual countries, but the results are difficult to interpret without an in depth analysis of the circumstances of each country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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