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Enregistrement W2103181423 · doi:10.11606/t.11.2012.tde-22032012-091534

Impact evaluation of the Brazilian non-contributory pension program BPC (Benefício de Prestações Continuada) on family welfare

2012· dissertation· pt· W2103181423 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloAustralian National UniversityUniversité Laval
Mots-clésAttendanceWelfarePensionWageDemographic economicsRegression discontinuity designSocial securityImpact evaluationSocial WelfareLabour economicsBusinessPsychologyEconomicsEconomic growthPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the effect of the Benefício de Prestação Continuada (BPC) program on family welfare.The program is targeted to poor disabled and elderly people providing monthly stipends equal to one monthly minimum wage.The establishment of an age at which the person becomes eligible for the benefit created a discontinuity in the probability of being treated which is explored for identification.We developed a procedure to decompose the stipends from social programs using the PNAD dataset, thereby identifying which programs the person participates.Therefore, from 2001 to 2008 we estimate the effect of the BPC on variables such as household composition, labor force participation, weekly worked hoursfor the elder and co-residents -besides child labor and school attendance.We found that the program have significant effects on child labor reduction, on labor force participation for members between 30 and 49 years-old, and on the number of members between 30 and 59 years-old.It was also observed an expected labor force participation reduction for the elderly, but no effects on school attendance of children.No significant effects on worked hours were found.The complexity of the findings highlights the need of studying the heterogeneity of social cash transfers, where many latent aspects are yet to be uncovered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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