Répartition du revenu selon le sexe dans quatre agglomérations urbaines du Canada
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs de ce rapport appliquent des données tirées des déclarations personnelles de revenus à l’analyse des répartitions et des écarts entre répartitions du revenu des hommes et des femmes entre 1969 et 1981 dans quatre agglomérations urbaines du Canada : Chicoutimi-Jonquière, London, Saskatoon et Sudbury. Ces régions ont connu des fortunes économiques diverses au cours de la décennie étudiée. Un modèle paramétrique de répartition du revenu est ajusté aux répartitions des revenus d’emploi selon le sexe et l’âge, et des indicateurs d’inégalité de répartition et d’inégalités entre répartitions en sont dérivés. Les effets de certaines variables socio-économiques sur ces indicateurs sont analysés par régression. Les résultats montrent que le modèle de répartition du revenu et la base de données administratives employés sont des outils utiles pour l’analyse et l’interprétation des inégalités de revenu.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 it