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Enregistrement W2579892600 · doi:10.1177/0020715216688934

The welfare state and social capital in Europe: Reassessing a complex relationship

2017· article· en· W2579892600 sur OpenAlexvenueno aff
Emanuele Ferragina

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésGenerosityWelfare stateSocial capitalEconomicsWelfareExplanatory powerSociologyPolitical scienceMarket economyLawSocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article investigates the relationship between the welfare state and social capital in Europe during the 1990s and the 2000s using structural equation modelling (SEM). By formulating and testing the hypothesis that welfare state generosity and welfare state size have different effects on social capital, we reassess the explanatory power of the main theories in the field and the findings of previous empirical work. We strongly support the contention of institutional theory that there is a positive association between high degrees of welfare state generosity and social capital. Moreover, we partially confirm the concern of neoclassical and communitarian theories for the negative correlation between large-size welfare states and social capital. The positive relationship between welfare state generosity and social capital is much stronger than the negative association observed with welfare state size. Finally, we interpret the considerable cross-country variation using welfare regime theory and several country cases. We illuminate different mechanisms linking welfare state development and social capital creation, discussing the Danish and Dutch third sector experiences and pointing to Sweden as an exceptional case of decline. Furthermore, we highlight the importance of regional variation in Belgium, Germany and Italy and complement the analysis also briefly discussing the Austrian, French, Irish and British cases.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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