Corrélation géographique de la mobilité intergénérationnelle du revenu
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de ce mémoire est d’évaluer s’il faut tenir compte de la dimension spatiale lors de l’étude de la mobilité intergénérationnelle du revenu. Pour ce faire, des données administratives tirées de la Base de données sur la mobilité intergénérationnelle du revenu jumelées à des données canadiennes de recensements seront utilisées. En premier lieu, des indicateurs de corrélations spatiales comme le I de Moran et les LISA (Local indicators of spatial association) seront utilisés afin d’évaluer la présence de liens spatiaux ainsi que la présence de regroupements spatiaux. Ensuite, des régressions en panel adaptées à l’utilisation de décalages spatiaux seront utilisées afin de tester la significativité de ceux-ci et de voir si, à première vue, ils semblent modifier les coefficients associés à d’autres variables déjà associées à la mobilité. Nous régresserons l’immobilité de rang des divisions de recensement sur, en plus des décalages spatiaux, des indicateurs socio-économiques tels que le taux de diplomation au secondaire ou la proportion de la population étant autochtone afin de visualiser l’effet sur les coefficients et les effets marginaux d’inclure des décalages spatiaux. La dimension spatiale est importante lorsque l’on évalue la mobilité intergénérationnelle du revenu au niveau des divisions canadiennes de recensement à l’aide de l’immobilité de rang, une mesure de corrélation du rang national du revenu de l’enfant par rapport à celui de ses parents. Peu importe le type de poids spatiaux utilisés, l’immobilité de rang d’une division de recensement et celle de ses voisines sont significativement corrélées. De plus, des regroupements de divisions aux valeurs d’immobilité de rang semblables existent. Le principal regroupement de divisions ayant une faible mobilité intergénérationnelle du revenu est situé au centre géographique du Canada, incluant le Nunavut, les Territoires du Nord-Ouest, et les parties nord de la Saskatchewan, du Manitoba, de l’Ontario et du Québec. L’inclusion de décalages spatiaux semble permettre une estimation des corrélations plus précise, notamment l’estimation des effets marginaux, bien que leur inclusion ne change pas le signe des coefficients estimés. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mobilité intergénérationnelle du revenu, autocorrélation spatiale, BDMIR, Canada
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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».