L’évolution des inégalités dans les pays industrialisés : le point sur la situation
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à faire le point sur la situation de l’évolution des inégalités de salaire dans les pays industrialisés. Après avoir brossé un tableau d’ensemble et présenté quelques faits stylisés quant à l’évolution des inégalités au Canada, aux États-Unis et dans les grandes économies européennes, nous montrerons que le caractère dominant des changements récents est la concentration de la croissance des inégalités dans la partie supérieure de la distribution des salaires. Nous discuterons ensuite plusieurs explications possibles pour les changements observés allant des technologies de l’information et des communications aux institutions du marché du travail, pour ensuite conclure que la croissance des inégalités ne peut être attribuée à une cause unique comme les changements technologiques. C’est plutôt une approche basée sur un ensemble de facteurs du côté de la demande de travail et des institutions qui semble la plus à même d’expliquer l’évolution des inégalités de salaire dans les pays industrialisés.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".