Feminisation of poverty in 12 welfare states: Strengthening cross-regime variations?
Notice bibliographique
Résumé
The feminisation of poverty is said to have become a common feature in the majority of advanced welfare states, but it is equally true that there has been significant variation in the feminisation of poverty from one country to another. While the concept of the feminisation of poverty remains controversial, there have been very few attempts to reveal a detailed picture from a comparative perspective. Considering this background, this study aims to illustrate the feminisation of poverty in 12 welfare states (Liberal - Australia, Canada, UK, US; Conservative - Austria, France, Germany, Italy; Nordic - Denmark, Finland, Norway, Sweden) between the 1980s and the 2000s and to analyse whether or not there has been any convergence or divergence between these welfare states. This study will evaluate the scope and depth of the feminisation of poverty by conducting analyses not only in terms of different sex, but in terms of different population groups. Further, the changing role of welfare states will be assessed via an analysis of the antipoverty role of public transfers in each country. The Luxemburg Income Study dataset will be used for empirical analysis. This paper will argue that while the feminisation of poverty has been slowed down and even reversed in certain cases, cross-national differences have been increasingly visible. The results of this study also show that the welfare regime framework can prove to be a useful tool for understanding the similarities and the differences in the feminisation of poverty across different Western welfare state regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».