Pobreza de tiempo e ingresos en la Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Este trabajo incorpora la dimensión temporal a la medición de pobreza, utilizando la metodología LIMTIP (Levy Institute’s Innovative Measure of Time and Income Poverty) sobre datos de la Encuesta de Trabajo no Remunerado y Uso del Tiempo relevada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) en el año 2013. Esta innovación permite identificar tanto a los individuos con ingresos insuficientes para alcanzar un nivel de bienestar considerado mínimo, como también a aquellos con extensas jornadas de trabajo en el mercado y/o con una importante carga de trabajo doméstico que condiciona su bienestar. Se trata de una metodología que pretende generar resultados útiles para la orientación de cursos de acción que armonicen la actividad mercantil, la estructura demográfica de los hogares y las políticas sociales con una perspectiva de género. Entre los hallazgos más relevantes se puede mencionar que la pobreza LIMTIP incide entre los hombres y las mujeres a niveles muy similares. Además, el sexo del jefe de hogar no constituye un determinante de la pobreza LIMTIP. Por lo tanto, la evidencia sugiere que la pobreza que afecta a mujeres o a hogares comandados por ellas tiene fuentes diferentes más allá de su condición de mujer.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».