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Enregistrement W6999896692

Distributive patterns in settler econonrles: agricultural income inequality during the First Globalization (1870-1913)

2016· article· en· W6999896692 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositori UJI (Universitat Jaume I) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésPopulationArrearsNucleofectionWork (physics)Headline
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to identify different distributive patterns in the settIer economies of Argentina, Australia, Canada, Chile, New Zealand and Uruguay during the First Globalization (1870-1913).As agriculture was the most important activity in settIer economies and the main sector that led to land expansion on the frontier, a study of the process of income generation and the evolution of distribution in this sector is of great interest. The empirical research offered here includes a discussion of the research methodology, the results and some conjectures about long-run inequalities. First, agricultural income (or product) per worker is estimated and, based on a shift share approach, the relative performance of the countries in the 'club' is analysed, focusing on (total and sector) growth and convergence. Then the functional income distribution is presented (total wages, land rents and profits) and two distributive patterns are discussed. On the one hand, former British territories promoted capitalist relations with relatively high wages and profits that encouraged larger markets and greater investment. In contrast, former Spanish colonies had economic relations based on agrarian rents, which made for income concentration and low stimulus to capital accumulation. During this period income distribution worsened in the Australasian economies and Canada, but it deteriorated even more significantly in the South American Southern Cone. These differences among settIer economies are consistent with dissimilar dynamics of expansion into new land and the consolidation of institutional arrangements that caused contrasting patterns of distribution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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