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Enregistrement W7066893126

“Industrial Concentration, Economic Growth, and Inequality dynamics throughout the stages of industrialisation: a comparative and transnational analysis”

2020· other· en· W7066893126 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLeiden Repository (Leiden University) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityEconomic inequalityContext (archaeology)SquireGini coefficientIndex (typography)Income distribution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of the trends for industrial concentration, GDP growth per capita, and income inequality – based on data from IPUMS International, Maddison Project, Clio-Infra, and World Bank Open Data – in the context of the US, Canada and other selected countries from Europe, South America, and East Asia, has led to the following results:\na) after a comparison between the Krugman Index values and the GINI coefficients for the historical series of US, UK, and Spain, I argue in the first place, that the 1970-2000 series for the group of East-Asian countries subject to the research is coherent with the presence of “displaced” Kuznets’ waves – where the latter is a theoretical tool (introduced by Milanovic) that revises the original Kuznets’ hypothesis by shifting the focus from the long-run to more limited period of times.\nSecondly, for the group of South American countries analysed, I confirm the results of Deinenger and Squire on the unidirectionality of the trends for economic growth and income inequality between the 1960s and the 2000s. Namely, that both trends are raising, instead of diverging at a certain point, as it would have been expected, according to the original Kuznets’ hypothesis. Nevertheless, the inversion of the income inequality levels for Brazil, and the extreme oscillatory nature of the trends for Argentina, seem to prospect a potential displacement of a Kuznets’s wave for the two countries in a subsequent period. Limitations in the available datasets for the years after 2000s hindered, though, a consistent verification of this hypothesis.\nb) I argue on the one hand, that, for the Western countries analysed, the series for industrial concentration and income inequality between 1860 and 1970 are fully compatible with a Kuznets’ wave. On the other, that the series after the 1970s are instead in contrast with Milanovic’s thesis of a second Kuznets’ wave starting during these years. Nevertheless, the value for industrial concentration that I found for the US in 2015 can have some relationship with the rising income inequality levels analysed by Milanovic. Further research should be\n75\ndevoted to the analysis of this issue when the census datasets for the 2020s decade will be made available.\nc) I argue that a further theoretical insight, derived from my analysis, can be considered as a corollary of Krugman’s theory on industrial specialisation dynamics. Namely, that being equal the transportation costs and the level of technology/productivity, lighter economic shocks trigger increasing levels of industrial concentration, whereas highly disruptive shocks for the industrial tissue, such as wars and structural economic crises, produce instead decreasing levels of industrial concentration. Further research is necessary, though, in order to corroborate this theory.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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