L'impact de la densité syndicale et du salaire minimum sur l'inégalité des revenus dans les provinces canadiennes, 1981-2008
Bibliographic record
Abstract
Bien qu'il soit désormais établi que les institutions du travail (tel que la syndicalisation et le salaire minimum) aient eu pour effet de réduire l'inégalité des salaires entre les travailleurs au Canada et dans d'autres pays industrialisés, leur impact sur l'inégalité des revenus entre les familles ou les ménages reste incertain. Cette étude a pour but d'estimer l'impact de la densité syndicale et du salaire minimum réel sur l'évolution de l'inégalité des revenus de marché entre les ménages canadiens durant les années 1981 à 2008. À partir d'une base de données qui intègre des données annuelles agrégées par province, et en maintenant constant un ensemble de facteurs, les estimations par effets fixes indiquent que la densité syndicale a réduit l'inégalité des revenus mesurée au moyen du coefficient de Gini, alors que le salaire minimum réel a plutôt eu pour effet d'accroître celle-ci. Les résultats d'estimation indiquent également que le taux d'activité et la scolarité moyenne sont les principaux facteurs à avoir réduit l'inégalité des revenus, alors que le taux de chômage, le changement technologique (mesuré de différentes façons) et l'immigration récente ont contribué à l'accroître.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".