Notice bibliographique
Résumé
Three decades ago, Canada and the United States shared almost identical relative poverty and inequality levels. Yet despite experiencing similar macro-level social and economic transformations from 1974 to 1994 , the two nations have experienced diametrically opposite trends in relative household poverty. While levels of poverty increased in the U.S. during this period, Canada has experienced declining household poverty. Several institutional economists have utilized the comparative case of Canada to emphasize the important role of one kind of institution for explaining differences in poverty or inequality rates at one point in time i . These economists have presented compelling evidence that institutional differences, and not broader cultural or economic differences, explain the poverty and inequality differences between Canada and the U.S. in the late 1980s. These institutional differences include unionization policy and social welfare packages. Yet despite the importance of these institutional differences for explaining differences in poverty or inequality levels at one point in time, my analysis of Luxembourg Income Survey (LIS) data on Canada and the U.S. over this period clearly demonstrates that it is the different ways each nation has reformed their transfer systems over this period, and not other institutional differences or reforms, that comprehensively explain the divergent trends in relative household poverty rates from 1974 to 1994. My analysis utilizes harmonized LIS data to identify the relative explanatory strength of different facets of the transfer systems for explaining the divergence in poverty from 1974-1994. Surprisingly, the breakdown analysis reveals that the divergent trends can largely be explained by differences in the structure and reform of each nations Social Retirement benefits, a factor not mentioned as an explanatory factor in the previous literature. Differences in other Social Insurance transfers and ""Means-Tested"" benefits together also helped explain the divergence in poverty trends, but with less power than expected. The increased effectiveness of the Canadian transfers for reducing its relative household poverty rate compared to the American system over this period has consequences for explaining divergence in inequality and possibly health outcomes and other measures of well-being between these two nations.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,136 | 0,014 |
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 ».