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Enregistrement W2008044738 · doi:10.1016/j.socscimed.2015.03.025

Social welfare matters: A realist review of when, how, and why unemployment insurance impacts poverty and health

2015· review· en· W2008044738 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésUnemploymentGenerosityPovertyEconomicsRecessionWelfareWelfare reformConsumption (sociology)Welfare stateDistressEarningsCulture of povertyLabour economicsDemographic economicsBasic needsEconomic growthSociologyPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent global recession and concurrent rise in job loss makes unemployment insurance (UI) increasingly important to smooth patterns of consumption and keep households from experiencing extreme material poverty. In this paper, we undertake a realist review to produce a critical understanding of how and why UI policies impact on poverty and health in different welfare state contexts between 2000 and 2013. We relied on literature and expert interviews to generate an initial theory and set of propositions about how UI might alleviate poverty and mental distress. We then systematically located and synthesized peer-review studies to glean supportive or contradictory evidence for our initial propositions. Poverty and psychological distress, among unemployed and even the employed, are impacted by generosity of UI in terms of eligibility, duration and wage replacement levels. Though unemployment benefits are not intended to compensate fully for a loss of earnings, generous UI programs can moderate harmful consequences of unemployment.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,314 · 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