La mesure des inégalités de long terme avec des panels courts : 1990-2000*
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, nous proposons un modèle de la dynamique salariale adapté à une estimation à partir de panels courts comme l’enquête Emploi. Nous utilisons le modèle pour simuler des trajectoires individuelles de salaires au-delà de la période d’enquête et calculer des revenus permanents. Nous mesurons le rapport entre l’inégalité de revenus permanents (inégalité de long terme) et l’inégalité salariale de coupe. Ce rapport est inférieur à un, preuve que la mobilité des revenus est égalisatrice. Cependant, nous constatons le rôle essentiel joué par le risque de chômage dans cette mesure. La mobilité réduit les inégalités sur le long terme dans un échantillon représentatif de travailleurs employés ou en chômage, en grande partie parce que le chômage ne dure pas éternellement. À l’inverse, le risque de chômage est fortement générateur d’inégalité dans l’échantillon des employés. Nous mesurons qu’il annule ainsi la moitié du bénéfice égalisateur de la mobilité salariale.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".