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Enregistrement W2156580463 · doi:10.3138/cpp.39.4.491

Fighting Poverty: Assessing the Effect of Guaranteed Minimum Income Proposals in Quebec

2013· article· en· W2156580463 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicholas‐James Clavet, Jean‐Yves Duclos, Guy Lacroix

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsSubsidyEconomicsPovertyWageMinimum wageDemographic economicsSample (material)Labour economicsEconometricsAccountingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the impact of a recent recommendation made by Quebec’s Comité consultatif de lutte contre la pauvreté et l’exclusion sociale to guarantee every individual an income equal to 80 percent of Statistics Canada’s Market Basket Measure (MBM). Workers with earnings at least equivalent to 16 hours at the minimum wage would be entitled to 100 percent of the MBM. We also investigate the impact of three alternative proposals: (a) a change in the above hours cut-off from 16 to 30 hours; (b) a guaranteed income equal to 100 percent of the MBM, irrespective of earnings; and (c) a $3/hour conditional wage subsidy. To do this, we first estimate a structural labour supply model using the existing tax code and predict the labour supply of a representative sample of individuals based upon the parameter estimates of the model. Simulations show that the original recommendation would have strong negative impacts on participation rates of low earners and that its cost would exceed $2 billion. Increasing the hours cut-off is predicted to have little impact beyond that of the original recommendation. Providing a guaranteed income equivalent to 100 percent of the MBM, on the other hand, would have a large impact. We find that contrary to what is usually assumed, guaranteed income schemes may increase the incidence of low income rather than decrease it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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