Changing patterns in the distribution of economic welfare : an economic perspective
Notice bibliographique
Résumé
1. What's behind the increase in inequality? An introduction Peter Gottschalk, Bjorn Gustafsson and Edward Palmer 2. Policy changes and growing earnings inequality in seven industrialised countries Peter Gottschalk 3. A survey of income inequality over the last twenty years - how does the UK compare? Karen Gardiner 4. Economic adjustment and distributional change: income inequality and poverty in Australia in the 1980s Peter Saunders 5. Unemployment, unemployment insurance and the distribution of income in Canada in the 1980s Lars Osberg, Sadettin Erksoy and Shelley Phipps 6. Distribution of economic well-being in Japan: towards a more unequal society Toshiaki Tachibanaki and Tadashi Yagi 7. Income inequality and poverty under transition from rapid inflation to stabilisation: Israel 1979-90 Lea Achdut 8. Changes in inequality in Greece in the 1970s and the 1980s Panos Tsakloglou 9. The development of income distribution in the Federal Republic of Germany during the 1970s and 1980s Richard Hauser and Irene Becker 10. Income inequality and poverty in Ireland in the 1970s and 1980s Tim Callan and Brian Nolan 11. Income distribution in France: the mid-1980s turning point Pierre Concialdi 12. The distribution of economic well-being in the Netherlands, its evolution in the 1980s and the role of demographic change Ruud Muffels and Jan Nelissen 13. Changes in Swedish inequality: a study of equivalent income 1975-91 Bjorn Gustafsson and Edward E. Palmer 14. Income inequality and poverty in Finland in the 1980s Markus Jantti and Veli Matti Ritakallio 15. Disparities in the economic well-being of Hungarian society from the late 1970s to the 1980s Odon Elteto 16. The emergence of the Labour market and earnings distribution: the case of the Czech Republic Jiri Vecernik.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».