Transfers Matter Most: How Changes in Transfer Systems of Canada and the United States Explain the Divergence in Household Poverty Levels from 1974-1994
Notice bibliographique
Résumé
From 1974 to 1994, Canada and the United States experienced quite substantial divergences in relative household poverty rates and inequality levels from similar starting points.Although several scholars have attempted to explain Canadian and U.S. differences in poverty and inequality levels at one point in time, none have satisfactorily explained the causes of these divergent trends. Utilizing high quality, comparable data from the Luxembourg Income Survey, my analysis of the household poverty rates demonstrates that differences in the policies and reforms of the two country’s transfer systems explains the divergence relative household poverty rates. The data also seriously cast doubt on other potential market, cultural, or tax system explanations. Further, by selectively removing the income from each specific category and then specific type of transfer income and recalculating the household poverty rate, my “sensitivity-type” analysis clearly demonstrates the predominant explanatory power for differences in the structure and reforms of social insurance transfers income and, more specifically, social retirement benefits. In Canada, the expansion of the Guaranteed Income Supplement (GIS) for low-income elderly families over this period provides the only plausible explanation for the dramatic reduction in the poverty rate of the elderly households relative to the United States and, perhaps somewhat surprisingly, explains most of the divergence in household poverty rates between the two countries from 1974 to 1994. As a large part of the divergence in inequality rates is also driven by reduction in household poverty rates in Canada relative to the United States, the expansion of the GIS benefits also provides a major explanation for the divergence in levels of household inequality over this period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».