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Enregistrement W2296467323 · doi:10.1111/ecin.12433

EFFECTS OF WELFARE REFORM ON WOMEN'S VOTING PARTICIPATION

2017· article· en· W2296467323 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconomic Inquiry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingWelfare reformWelfareEconomicsIncentiveDemographic economicsTurnoutPopulationPresidential systemDemocracyPublic economicsLabour economicsPolitical scienceMicroeconomicsPoliticsDemographyMarket economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of welfare reform in the United States in the 1990s on voting among low‐income women. Using the November Current Population Surveys with the added Voting and Registration Supplement for the years 1990 through 2004 and exploiting changes in welfare policy across states and over time, we estimate the causal effects of welfare reform on women's voting registration and voting participation during the period in which welfare reform unfolded. During this time period, voter turnout was decreasing in the United States. We find robust evidence that welfare reform led to smaller declines in voting (about 3 to 4 percentage points, which translates to about 10% relative to the baseline mean) for women who were exposed to welfare reform compared to several different comparison groups of similar women who were much less exposed. The robust findings suggest that welfare reform had prosocial effects on civic participation, as characterized by voting. The effects were largely confined to presidential elections, were stronger in Democratic than Republican states, were stronger in states with stronger work incentive policies, and appeared to operate through employment, education, and income. (JEL D72, H53, I38, J21)

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,283 · 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