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Enregistrement W830145470 · doi:10.1163/ej.9789004175914.i-294.49

Chapter Seven. The Recent Rise Of Urban Wage Inequality

2009· book-chapter· en· W830145470 sur OpenAlexaboutno aff
Ewout Frankema

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployment, Labor, and Gender Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWage inequalityInequalityWageDemographic economicsEconomicsLabour economicsGeographyEconomic geographyMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter assesses long term changes in the within-factor income distribution, focusing on changes in the distribution of urban formal sector wages. Specifically, it argues that urban formal sector wage inequality has been relatively modest in many Latin American countries (LACs) until, at least, the 1970's. The chapter adopts an international comparative perspective, including the US, Canada and Australia to highlight the specific 'Latin' features of the long run trend in urban wage inequality. It analyses some detailed early 20th century wage distribution surveys in Argentina, showing that urban wage inequality was indeed modest compared to international standards. It also examines the long run trends in the distribution of manufacturing wage income in a Theil-index framework. Finally, the chapter discusses a number of hypotheses to explain the recent rise in urban wage inequality, placing the events of the last quarter of the 20th century in an integrative historical context.Keywords: Latin American countries (LACs); Theil-index framework; urban wage inequality; wage distribution surveys; within-factor income 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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