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Enregistrement W7046317277

Corrélation géographique de la mobilité intergénérationnelle du revenu

2021· other· fr· W7046317277 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationApplied general equilibriumWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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