Et si les conjoints ne partageaient pas tous leurs revenus ? Conséquences sur la mesure des inégalités du bien-être
Bibliographic record
Abstract
Que ce soit dans l’application des mesures découlant du droit fiscal et social de la famille, ou dans le calcul des inégalités en bien-être économique sous-jacentes aux statistiques de pauvreté, le « revenu familial » joue un rôle central. Or, ce concept véhicule l’idée que les revenus des membres d’une famille sont mis en commun et également partagés, ce qui implique l’absence de toute inégalité intrafamiliale de ce bien-être. Pourtant, en mettant en évidence des modes de gestion individualisée des revenus dans les couples, la littérature suggère que cette inégalité intrafamiliale est importante et doit être prise en compte. Au moyen de simulations réalisées sur des échantillons de couples de moins de 65 ans, sans enfants, au Québec entre 1979 et 2014, nous tentons d’estimer cette inégalité en fonction de variantes d’un mode de gestion individualisée par lequel les conjoints retiennent hors d’un pot commun des parts plus ou moins élevées de leurs revenus respectifs. Les résultats montrent que l’inégalité intrafamiliale augmente en fonction de ces parts, à plus forte raison lorsqu’elles sont plus élevées pour le conjoint masculin. Aussi, cette inégalité était plus élevée en 1979 qu’en 2014 alors que les écarts de revenus à l’avantage des hommes étaient plus importants. Enfin, les biais dans l’estimation de l’inégalité totale qui résultent de la non prise en compte de l’inégalité intrafamiliale sont non négligeables.
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 | 0.004 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".