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Enregistrement W2245784613

Welfare states, real income and poverty

2004· preprint· en· W2245784613 sur OpenAlexaboutno aff
Lane Kenworthy

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerosityPovertyWelfare stateWelfareEconomicsLabour economicsRedistribution (election)Demographic economicsDevelopment economicsPolitical scienceEconomic growthMarket economyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welfare state supporters typically contend that social-welfare programs boost the incomes of low-earning households. Critics argue that, over time, such programs reduce the growth of economic output and/or employment. As a result, redistribution may produce stagnant or even declining real incomes for those at the bottom. A number of recent cross-country empirical studies have found that welfare state generosity is strongly associated with low relative poverty, but there has been virtually no cross-national analysis of welfare state effects on absolute poverty, which is at the heart of the critics' argument. I use Luxembourg Income Study (LIS) data to examine the relationship between welfare state generosity and absolute poverty for working-age households in Sweden, Germany, the United Kingdom, Canada, and the United States from the mid-1970s to 2000. Consistent with the critics' charge, the countries with the most generous welfare states experienced rising pretax-pretransfer absolute poverty. Yet the actual causal significance of welfare state generosity in this development is questionable. On the whole, the comparative evidence seems more consistent with the view of welfare state supporters. Germany, with its relatively generous social-welfare programs, had the lowest levels of both pretax-pretransfer and posttax-posttransfer absolute poverty throughout the period. And the sharpest decline in posttax-posttransfer absolute poverty, as well as the second lowest level as of 2000, were found in Sweden, the country with by far the most generous welfare state.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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