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Record W3121217896

Transferts sociaux, gains et intensite des faibles revenus dans les familles canadiennes avec des enfants, 1981 a 1996 : mise en evidence des progres recents au niveau de la mesure des faibles revenus

2000· article· fr· W3121217896 on OpenAlexaboutno aff
Garnett Picot, John Myles

Bibliographic record

VenueDirection des études analytiques : documents de recherche · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
Topicdemographic modeling and climate adaptation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le present document, nous reexaminons les tendances au niveau des faibles revenus dans les familles canadiennes avec des enfants en tirant profit des progres recents au niveau de la mesure de l'intensite des faibles revenus. Nous axons notre attention en particulier sur l'indice de Sen-Shorrocks-Thon (SST) et sur son elaboration par Osberg et Xu. L'intensite des faibles revenus a diminue dans les annees 80 mais a augmente dans les annees 90. La diminution des gains a exerce des pressions a la hausse sur les niveaux de faible revenu pendant une grande partie de la periode. Les transferts plus eleves ont plus que compense ces pressions dans les annees 80 et ont continue a absorber une part importante de l'augmentation jusqu'en 1993. En comparaison, l'augmentation de l'intensite des faibles revenus apres 1993 refletait les reductions des prestations d'a.-c. et d'aide sociale qui n'ont pas ete compensees par une augmentation des gains d'emploi, au moins jusqu'en 1996, la derniere annee utilisee dans le present document. L'un des principaux buts du document est methodologique. Nous comparons des resultats etablis a l'aide de l'indice de SST a des resultats produits au moyen du taux de faible revenu, mieux connu, la mesure habituellement utilisee pour l'indexation des tendances au niveau des faibles revenus. Le taux de faible revenu est enchasse dans l'indice de SST, mais contrairement a cet indice, incorpore uniquement des renseignements partiels sur la distribution des faibles revenus. Par consequent, le taux de faible revenu est generalement incapable de deceler les changements que nous decrivons, ce qui vaut en plus independamment du choix du seuil de faible revenu. Comparativement a la mesure de l'intensite des faibles revenus, le taux est aussi relativement insensible aux changements au niveau des paiements de transfert et des gains d'emploi.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.676
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.273
GPT teacher head0.473
Teacher spread0.200 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

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Citations0
Published2000
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