How Do Macro-Level Contexts and Policies Affect the Employment Chances of Chronically Ill and Disabled People? Part II: The Impact of Active and Passive Labor Market Policies
Notice bibliographique
Résumé
The authors investigate three hypotheses on the influence of labor market deregulation, decommodification, and investment in active labor market policies on the employment of chronically ill and disabled people. The study explores the interaction between employment, chronic illness, and educational level for men and women in Canada, Denmark, Norway, Sweden, and the United Kingdom, countries with advanced social welfare systems and universal health care but with varying types of active and passive labor market policies. People with chronic illness were found to fare better in employment terms in the Nordic countries than in Canada or the United Kingdom. Their employment chances also varied by educational level and country. The employment impact of having both chronic illness and low education was not just additive but synergistic. This amplification was strongest for British men and women, Norwegian men, and Danish women. Hypotheses on the disincentive effects of tighter employment regulation or more generous welfare benefits were not supported. The hypothesis that greater investments in active labor market policies may improve the employment of chronically ill people was partially supported. Attention must be paid to the differential impact of macro-level policies on the labor market participation of chronically ill and disabled people with low education, a group facing multiple barriers to gaining employment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».