L’impact des variations des prix sur les niveaux d’inégalité et de bien-être : une application à la Pologne durant la période de transition
Bibliographic record
Abstract
La période de transition économique en Pologne au début des années quatre-vingt-dix a été marquée par de grandes variations dans le niveau des prix et des revenus. Ces variations furent des causes directes de changements dans le niveau de vie des ménages. Le présent article s’intéresse à l’impact théorique et empirique de ces variations sur le niveau d’inégalité et du bien-être social ainsi qu’à l’étude du lien existant entre le choix de la fonction d’utilité, qui représente les préférences des ménages, et cet impact. Nous distinguons dans notre analyse deux types de variations, soit les variations marginales et les variations non marginales des prix ou des revenus. Dans un premier temps, nous analysons l’impact des variations marginales des prix et des revenus sur le niveau d’inégalité (calculé à partir du coefficient de Gini) dans la distribution des niveaux de bien-être. Ensuite, nous étudions l’impact de grandes variations de prix et de revenus sur le niveau d’inégalité ainsi que sur le niveau du bien-être. Nous illustrons finalement ces différentes approches avec des données polonaises.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".