Raising Take-Up of Social Assistance Benefits through a Simple Mailing: Evidence from a French Field Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s’intéresse au faible recours aux prestations d’assistance sociale en France. Nous nous concentrons sur un aspect particulier de ce phénomène, à savoir le non-respect fréquent par les bénéficiaires des démarches nécessaires à leur suivi après leur entrée dans le régime du Revenu de Solidarité Active, ce qui peut entraîner la perte de leur droit aux prestations. Afin d’étudier ce phénomène, nous menons une évaluation expérimentale sous la forme d’une expérience randomisée mettant en jeu l’influence des informations perçues et de la complexité des instructions. Les deux traitements consistent en des changements dans les informations qui sont envoyées aux ménages après leur entrée dans le programme. Nous cherchons à discerner les réponses comportementales à ces « nudges ». Nos résultats suggèrent qu’une action peu coûteuse pourrait permettre d’accroître la participation de certains types de bénéficiaires — dans notre cas, les jeunes hommes et les personnes vivant en milieu rural. Toutefois, pour être efficaces, ces intervention doivent cibler les ménages qui présentent des caractéristiques les rendant réceptifs au message.
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 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 | 0,024 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».