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Record W2141146120 · doi:10.7202/011205ar

Revenus sur le cycle de vie et inégalités entre générations : une analyse sur des données biographiques malgaches

2005· article· fr· W2141146120 on OpenAlexvenueno aff
Charlotte Guénard

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sur la période 1960-1995, on observe une chute des niveaux de vie de 45 % dans la capitale malgache, Antananarivo. Dans ce contexte fortement récessif, l’analyse menée tente de mettre en évidence des effets d’âge et de génération dans l’évolution des niveaux de vie d’individus appartenant à trois générations successives. Sur la base de l’appariement de deux enquêtes réalisées en 1998 à Antananarivo dans le cadre du projet MADIO — une enquête biographique et une enquête emploi —, ce travail consiste à élaborer une méthode d’estimation des revenus sur le cycle de vie afin de déterminer si les jeunes Tananariviens, plus nombreux et plus instruits, disposent de revenus inférieurs ou supérieurs à ceux de leurs aînés au même âge. Il s’agit également d’identifier les principaux déterminants des revenus et de mesurer les inégalités entre les individus ou les cohortes sur la période 1968-1998. Les résultats montrent que les jeunes générations, qui s’insèrent plus tard dans la vie active mais de manière plus stable grâce à des opportunités d’emplois formels, voient leur profil de revenu s’améliorer par rapport aux générations qui les précèdent. Cela confirme la spécificité des inflexions en cours sur le marché du travail urbain malgache comparativement à d’autres évolutions en milieu urbain africain, notamment à travers le processus de reformalisation des emplois.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.132
Threshold uncertainty score0.263

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.007
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2005
Admission routes1
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