Sociology and political science in the patrimonial society: implications of Piketty's Capital

What are the implications of Piketty's Capital for sociology and political science? Capital's argument focuses on the evolution of the r/g ratio (capital returns over growth rate) and outlines two modes of economic inequalities. One is characteristic of affluent (g > r) societies and the other is characteristic of patrimonial (r > g) societies. With the current return to a patrimonial society, corporations become political actors; occupational status and education's relevance are declining; the meaning of poverty is transformed, and welfare and punishment become interdependent means to social order; in politics, elitist theories gain traction; immigration is less about assimilation, and more about transnationalism and nationalist politics. We show that some theories are more relevant in an affluent society, and others are more adequate to a patrimonial society

Sociology and political science in the patrimonial society: implications of Piketty's Capital

What are the implications of Piketty's Capital for sociology and political science? Capital's argument focuses on the evolution of the r/g ratio (capital returns over growth rate) and outlines two modes of economic inequalities. One is characteristic of affluent (g > r) societies and the other is characteristic of patrimonial (r > g) societies. With the current return to a patrimonial society, corporations become political actors; occupational status and education's relevance are declining; the meaning of poverty is transformed, and welfare and punishment become interdependent means to social order; in politics, elitist theories gain traction; immigration is less about assimilation, and more about transnationalism and nationalist politics. We show that some theories are more relevant in an affluent society, and others are more adequate to a patrimonial society

Ferguson et la nouvelle condition noire aux Etats-Unis

Site internet: http://www.laviedesidees.fr

Décorrélation de variables à base de modèles en régression linéaire (CorReg). Application aux données manquantes et à l'industrie sidérurgique.

This thesis was motivated by correlation issues in real datasets, in particular industrialdatasets. The main idea stands in explicit modeling of the correlations between covariatesby a structure of sub-regressions, that simply is a system of linear regressions betweenthe covariates. It points out redundant covariates that can be deleted in a pre-selectionstep to improve matrix conditioning without significant loss of information and withstrong explicative potential because this pre-selection is explained by the structure ofsub-regressions, itself easy to interpret.An algorithm to find the sub-regressions structure inherent to the dataset is provided,based on a full generative model and using Monte-Carlo Markov Chain (MCMC) method.This pre-treatment is then applied on linear regression to show its efficiency but does notdepend on a response variable and thus can be used in a more general way with anycorrelated datasets.In a second part, a plug-in estimator is defined to get back the redundant covariatessequentially. Then all the covariates are used but the sequential approach acts as a protectionagainst correlations.Finally, the generative model defined here allows, as a perspective, to manage missingvalues both during the MCMC and then for imputation (for example multiple imputation).Then we are able to use classical methods that are not compatible with missingdatasets. Missing values can be imputed with a confidence interval to show estimationaccuracy. Once again, linear regression is used to illustrate the benefits of this methodbut it remains a pre-treatment that can be used in other contexts, like clustering and so on.The industrial motivation of this work defines interpretation as a stronghold at eachstep.The R package CorReg, is on cran3 now under CeCILL4 license. It implements themethods created during this thesis.Keywords: Pre-treatment, Regression, Correlations, Missing values, MCMC, generativemodel, Bayesian Criterion, variable selection, plug-in method,. . .corrélationsau sein des bases de données, particulièrement fréquentes dans le cadre industriel.Une modélisation explicite des corrélations par un système de sous-régressions entre covariablespermet de pointer les sources des corrélations et d’isoler certaines variablesredondantes.Il en découle une pré-sélection de variables nettement moins corrélées sans perte significatived’information et avec un fort potentiel explicatif (la pré-selection elle-même estexpliquée par la structure de sous-régression qui est simple à comprendre car uniquementconstituée de modèles linéaires).Un algorithme de recherche de structure de sous-régressions est proposé, basé surun modèle génératif complet sur les données et utilisant une chaîne MCMC (Monte-Carlo Markov Chain). Ce prétraitement est utilisé pour la régression linéaire comme uneprésélection des variables explicatives à des fins illustratives mais ne dépend pas de lavariable réponse. Il peut donc être utilisé de manière générale pour toute problématiquede corrélations.Par la suite, un estimateur plug-in pour la régression linéaire est proposé pour réinjecterl’information résiduelle contenue dans les variables redondantes de manière séquentielle.On utilise ainsi toutes les variables sans souffrir des corrélations entre covariables.Enfin, le modèle génératif complet offre la perspective de pouvoir être utilisé pour gérerd’éventuelles valeurs manquantes dans les données. Cela permet la recherche de structuremalgré l’absence de certaines données. Mais un autre débouché est l’imputation multipledes données manquantes, préalable à l’utilisation de méthodes classiques incompatiblesavec la présence de valeurs manquantes. De plus, l’imputation multiple des valeurs manquantespermet d’obtenir un estimateur de la variance des valeurs imputées. Encoreune fois, la régression linéaire vient illustrer l’apport de la méthode qui reste cependantgénérique et pourrait être appliquée à d’autres contextes tels que le clustering.Tout au long de ces travaux, l’accent est mis principalement sur l’interprétabilité desrésultats en raison du caractère industriel de cette thèse.Le package R intitulé CorReg, disponible sur le cran sous licence CeCILL, implémenteles méthodes développées durant cette thèse

Model-Based Variable Decorrelation in Linear Regression

Linear regression outcomes (estimates, prevision) are known to be damaged by highly correlated covariates. However most modern datasets are expected to mechanically convey more and more highly correlated covariates due to the global increase of the amount of variables they contain. We propose to explicitly model such correlations by a family of linear regressions between the covariates. The structure of correlations is found with an mcmc algorithm aiming at optimizing a specific bic criterion. This hierarchical-like approach leads to a joint probability distribution on both the initial response variable and the linearly explained covariates. Then, marginalisation on the linearly explained covariates produces a parsimonious correlation-free regression model from which classical procedures for estimating regression coefficient, including any variable selection procedures, can be plugged. Both simulated and real-life datasets from steel industry, where correlated variables are frequent, highlight that this proposed covariates pretreatment-like method has two essential benefits: First, it offers a real readability of the linear links between covariates; Second, it improves significantly efficiency of classical estimation/selection methods which are performed after. An r package (CorReg), available on the cran, implements this new method

b-Jet Identification in the D0 Experiment

Algorithms distinguishing jets originating from b quarks from other jet flavors are important tools in the physics program of the D0 experiment at the Fermilab Tevatron p-pbar collider. This article describes the methods that have been used to identify b-quark jets, exploiting in particular the long lifetimes of b-flavored hadrons, and the calibration of the performance of these algorithms based on collider data.Comment: submitted to Nuclear Instruments and Methods in Physics Research

Randol Contreras, The Stickup Kids: Race, Drugs, Violence, and the American Dream (University of California Press, 2012)

Comment analyser la violence du marché de la drogue ? C’est la question qui travaille The Stickup Kids, une ethnographie de Randol Contreras sur un groupe de jeunes hommes dominicains du quartier du South Bronx à New York dont l’activité est de « braquer des dealers de drogue ». Le braquage de dealers requiert l’accomplissement de plusieurs taches successives : repérer un dealer important, c’est‑à‑dire un dealer qui achète et vend en grandes quantités ; pénétrer chez lui par ruse afin de le s..

Décorrélation de variables à base de modèles en régression linéaire (CorReg). Application aux données manquantes et à l'industrie sidérurgique.

This thesis was motivated by correlation issues in real datasets, in particular industrialdatasets. The main idea stands in explicit modeling of the correlations between covariatesby a structure of sub-regressions, that simply is a system of linear regressions betweenthe covariates. It points out redundant covariates that can be deleted in a pre-selectionstep to improve matrix conditioning without significant loss of information and withstrong explicative potential because this pre-selection is explained by the structure ofsub-regressions, itself easy to interpret.An algorithm to find the sub-regressions structure inherent to the dataset is provided,based on a full generative model and using Monte-Carlo Markov Chain (MCMC) method.This pre-treatment is then applied on linear regression to show its efficiency but does notdepend on a response variable and thus can be used in a more general way with anycorrelated datasets.In a second part, a plug-in estimator is defined to get back the redundant covariatessequentially. Then all the covariates are used but the sequential approach acts as a protectionagainst correlations.Finally, the generative model defined here allows, as a perspective, to manage missingvalues both during the MCMC and then for imputation (for example multiple imputation).Then we are able to use classical methods that are not compatible with missingdatasets. Missing values can be imputed with a confidence interval to show estimationaccuracy. Once again, linear regression is used to illustrate the benefits of this methodbut it remains a pre-treatment that can be used in other contexts, like clustering and so on.The industrial motivation of this work defines interpretation as a stronghold at eachstep.The R package CorReg, is on cran3 now under CeCILL4 license. It implements themethods created during this thesis.Keywords: Pre-treatment, Regression, Correlations, Missing values, MCMC, generativemodel, Bayesian Criterion, variable selection, plug-in method,. . .corrélationsau sein des bases de données, particulièrement fréquentes dans le cadre industriel.Une modélisation explicite des corrélations par un système de sous-régressions entre covariablespermet de pointer les sources des corrélations et d’isoler certaines variablesredondantes.Il en découle une pré-sélection de variables nettement moins corrélées sans perte significatived’information et avec un fort potentiel explicatif (la pré-selection elle-même estexpliquée par la structure de sous-régression qui est simple à comprendre car uniquementconstituée de modèles linéaires).Un algorithme de recherche de structure de sous-régressions est proposé, basé surun modèle génératif complet sur les données et utilisant une chaîne MCMC (Monte-Carlo Markov Chain). Ce prétraitement est utilisé pour la régression linéaire comme uneprésélection des variables explicatives à des fins illustratives mais ne dépend pas de lavariable réponse. Il peut donc être utilisé de manière générale pour toute problématiquede corrélations.Par la suite, un estimateur plug-in pour la régression linéaire est proposé pour réinjecterl’information résiduelle contenue dans les variables redondantes de manière séquentielle.On utilise ainsi toutes les variables sans souffrir des corrélations entre covariables.Enfin, le modèle génératif complet offre la perspective de pouvoir être utilisé pour gérerd’éventuelles valeurs manquantes dans les données. Cela permet la recherche de structuremalgré l’absence de certaines données. Mais un autre débouché est l’imputation multipledes données manquantes, préalable à l’utilisation de méthodes classiques incompatiblesavec la présence de valeurs manquantes. De plus, l’imputation multiple des valeurs manquantespermet d’obtenir un estimateur de la variance des valeurs imputées. Encoreune fois, la régression linéaire vient illustrer l’apport de la méthode qui reste cependantgénérique et pourrait être appliquée à d’autres contextes tels que le clustering.Tout au long de ces travaux, l’accent est mis principalement sur l’interprétabilité desrésultats en raison du caractère industriel de cette thèse.Le package R intitulé CorReg, disponible sur le cran sous licence CeCILL, implémenteles méthodes développées durant cette thèse

Randol Contreras, The Stickup Kids: Race, Drugs, Violence, and the American Dream (University of California Press, 2012)

Comment analyser la violence du marché de la drogue ? C’est la question qui travaille The Stickup Kids, une ethnographie de Randol Contreras sur un groupe de jeunes hommes dominicains du quartier du South Bronx à New York dont l’activité est de « braquer des dealers de drogue ». Le braquage de dealers requiert l’accomplissement de plusieurs taches successives : repérer un dealer important, c’est‑à‑dire un dealer qui achète et vend en grandes quantités ; pénétrer chez lui par ruse afin de le s..

Alice Goffman, On the run: Fugitive life in an American City (University of Chicago Press, 2014)

Traitant sous un jour nouveau de l’incarcération de masse des jeunes hommes Noirs aux États‑Unis, On the Run est le premier livre de la jeune sociologue Alice Goffman. Fondé sur six années d’immersion ethnographique dans un quartier Noir et pauvre de Philadelphie (6th street, le quartier de la sixième rue), avec un focus sur la vie d’une dizaine de jeunes hommes Noirs, d’âge et d’implications dans le crime variables (the 6th street boys, le gang de la sixième rue), le livre a reçu d’abord un ..