La distribution du revenu au Canada 1979 a 2000
Bibliographic record
Abstract
La distribution du revenu a fait l'objet de plusieurs études au Canada car les grandes tendances de l'inégalité de revenu inquiètent de plus en plus les décideurs. Le but de ce mémoire est d'étudier l'évolution de la distribution du revenu au Canada de 1979 à 2000. Plusieurs approches seront utilisées. D'abord, un profil de pauvreté est établi grâce aux indices de pauvreté de la famille Foster-Greer-Thorbecke. Ensuite les indices d'inégalité de Gini et d'Atkinson nous ont permis de dépeindre les inégalités de revenu et le bienêtre de la population canadienne. Un concept plus nouveau est également étudié dans ce mémoire, la polarisation. La notion de polarisation a attiré l'attention lors des débats sur la disparition de la classe moyenne et nos résultats confirment les différences conceptuelles entre la polarisation et l'inégalité. Pour analyser la polarisation des revenus, nous avons eu recours à une approche développée par Duclos, Makdissi et Wodon (2005). Les résultats de nos analyses montrent qu'en général, il y a eu baisse de la pauvreté au Canada entre 1979 et 2000. Les inégalités des revenus ont diminué entre 1979 et 1989, mais par la suite elles ont augmenté malgré les transferts du gouvernement qui ont pour but de réduire les inégalités de revenus.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".