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Enregistrement W1976404874 · doi:10.1177/0020715211408760

New contexts, different patterns? A comparative analysis of social spending and government health expenditure in Latin America and the OECD

2011· article· en· W1976404874 sur OpenAlexvenueno aff
Shiri Noy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansGovernment spendingWelfare stateGlobalizationEconomicsWelfareDevelopment economicsSocial securitySocial WelfarePopulationEconomic growthPolitical sciencePoliticsSociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of our knowledge of the development of the welfare state centers on historical contingencies that characterized the industrial, political, and demographic context of Western Europe and North America. However, young welfare states in developing countries are emerging in response to different pressures than those faced by early welfare state; while globalization influences both young and established welfare states. Using newly released data for Latin America, this article provides a systematic comparison of social spending, spending on welfare and social security and government health spending in the OECD and Latin America and the Caribbean in the 1980s and 1990s. Results from cross-section time-series models indicate that the logic of industrialism welfare state approach is useful for examining social spending in Latin America. Namely, unemployment is associated with higher levels of social spending and spending on welfare and social security in both regions while a larger proportion of elderly population is associated with higher spending in Latin America. Globalization in the form of trade openness is associated with lower spending in the OECD across outcomes. In Latin America and the Caribbean the presence of international financial institutions powerfully pattern health and social spending: decreasing spending on welfare and social security and increasing health spending.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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