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Record W7046317277

Corrélation géographique de la mobilité intergénérationnelle du revenu

2021· other· fr· W7046317277 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSpatial and Panel Data Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationApplied general equilibriumWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de ce mémoire est d’évaluer s’il faut tenir compte de la dimension spatiale lors de l’étude de la mobilité intergénérationnelle du revenu. Pour ce faire, des données administratives tirées de la Base de données sur la mobilité intergénérationnelle du revenu jumelées à des données canadiennes de recensements seront utilisées. En premier lieu, des indicateurs de corrélations spatiales comme le I de Moran et les LISA (Local indicators of spatial association) seront utilisés afin d’évaluer la présence de liens spatiaux ainsi que la présence de regroupements spatiaux. Ensuite, des régressions en panel adaptées à l’utilisation de décalages spatiaux seront utilisées afin de tester la significativité de ceux-ci et de voir si, à première vue, ils semblent modifier les coefficients associés à d’autres variables déjà associées à la mobilité. Nous régresserons l’immobilité de rang des divisions de recensement sur, en plus des décalages spatiaux, des indicateurs socio-économiques tels que le taux de diplomation au secondaire ou la proportion de la population étant autochtone afin de visualiser l’effet sur les coefficients et les effets marginaux d’inclure des décalages spatiaux. La dimension spatiale est importante lorsque l’on évalue la mobilité intergénérationnelle du revenu au niveau des divisions canadiennes de recensement à l’aide de l’immobilité de rang, une mesure de corrélation du rang national du revenu de l’enfant par rapport à celui de ses parents. Peu importe le type de poids spatiaux utilisés, l’immobilité de rang d’une division de recensement et celle de ses voisines sont significativement corrélées. De plus, des regroupements de divisions aux valeurs d’immobilité de rang semblables existent. Le principal regroupement de divisions ayant une faible mobilité intergénérationnelle du revenu est situé au centre géographique du Canada, incluant le Nunavut, les Territoires du Nord-Ouest, et les parties nord de la Saskatchewan, du Manitoba, de l’Ontario et du Québec. L’inclusion de décalages spatiaux semble permettre une estimation des corrélations plus précise, notamment l’estimation des effets marginaux, bien que leur inclusion ne change pas le signe des coefficients estimés. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mobilité intergénérationnelle du revenu, autocorrélation spatiale, BDMIR, Canada

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.754
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.163
Teacher spread0.156 · 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