Bibliographic record
Abstract
D'énormes disparités économiques existent au sein des pays et plus encore dans le monde entier. Les inégalités sont beaucoup trop élevées dans la plupart des pays en développement et en moyenne (pondération selon la population) elles ont augmenté depuis les dernières décennies. Cela engendre d'énormes coûts sociaux, en parce que cela généralise la pauvreté et en partie par d'autres mécanismes sociaux et psychologiques. L’article met l'accent sur les causes de ces écarts et tente de déterminer dans quelle mesure ils pourraient se justifier pour des raisons économiques ou autres, tout en s’intéressant aux mesures que les gouvernements peuvent prendre pour réduire ces écarts. L'analyse économique suggère un ensemble de politiques, y compris (surtout dans les pays les plus agricoles) la réforme agraire ou d'autres mesures pour assurer une répartition équitable des terres, avec l'appui du public pour accroître la productivité dans les petites unités familiales agricoles, une politique de l'éducation qui soit forte et équitable, une politique industrielle offrant des incitations adéquates pour les activités à forte intensité de main-d'œuvre, y compris le soutien pour les petites entreprises hors du secteur agricole, de même qu’un ensemble de politiques visant à diminuer les préjugés anti-pauvres de certains marchés et de certaines formes d'intervention publique (par exemple, contraintes administratives) contre les pauvres. Enfin, on pourrait ajouter un système fiscal approprié et équitable, les transferts sociaux et les biens publics qui réduisent l'inégalité tout en ne réduisant pas trop considérablement les incitations à travailler ou à créer une entreprise. Un ensemble intégré de politiques visant à promouvoir la demande de travail, clé de l'augmentation des revenus sur une large échelle, serait basé sur ce type de politiques. Malheureusement, la politique sans doute la plus pertinente et efficace, soit la politique foncée sur les réformes politiques touchant l’affectation des terres et les systèmes de soutien à la petite agriculture, une politique de soutien actif à la demande de main-d'œuvre, et un État fortement redistributif sont politiquement intenable dans la plupart des pays, et par ailleurs difficiles à atteindre pour des raisons techniques, mais aussi politiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".