Assessing the Impact of Non- Response on the Treatment Effect in the Canadian Self-Sufficiency Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, une politique publique visant à aider les familles monoparentales bénéficiaires de l'aide sociale à s'insérer sur le marché du travail a été mise en place sur une base expérimentale. Ainsi, plus de 4134 chefs de familles monoparentales qui étaient entrés à l'aide sociale entre janvier 1994 et mars 1995 ont été échantillonnés aléatoirement pour faire partie du projet d'Autosuffisance (PAS). Seulement 3315 d'entre eux ont accepté de participer à cette expérimentation alors qu'ils avaient, dans le cadre de l'expérience, 50% de chance de disposer d'un supplément de revenu relativement important mais limité dans le temps. Les personnes qui ont fait partie du groupe de traitement ont pu recevoir ce supplément dès lors qu'elles ont quitté l'aide sociale pour occuper un emploi à temps plein.Dans cet article, nous cherchons à déterminer si un refus de participer à cette expérience de l'ordre de 20% est susceptible d'avoir biaisé l'estimation de l'impact du supplément de revenu. Nous comparons l'effet estimé du traitement en utilisant l'échantillon expérimental seulement avec celui obtenu en utilisant des données additionnelles sur les individus qui ne prennent pas part à l'expérience. Nous écrivons la fonction de vraisemblance et obtenons une estimation de l'impact de ce programme sur la distribution de la durée de séjour à l'aide sociale. Nous mettons en évidence l'existence d'un biais de non-réponse. Nous corrigeons ce biais en tenant compte de la décision de participation et nous montrons que les estimations de l'effet du supplément de revenu obtenues à partir de l'échantillon expérimental seulement sous-estiment de façon importante l'impact du programme.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».