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Enregistrement W2787192533 · doi:10.1017/s0047279417000915

Impact of Welfare Benefit Sanctioning on Food Insecurity: a Dynamic Cross-Area Study of Food Bank Usage in the UK

2018· article· en· W2787192533 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Loopstra, Jasmine Fledderjohann, Aaron Reeves, David Stückler

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEconomic Research ServiceWellcome TrustUniversity of TorontoU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSanctionsAusterityWelfareFood insecurityDistribution (mathematics)PaymentUnemploymentFood stampsBusinessEconomicsFood securityDemographic economicsPublic economicsAgriculturePolitical scienceEconomic growthFinanceGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since 2009, the UK has witnessed marked increases in the rate of sanctions applied to unemployment insurance claimants, as part of a wider agenda of austerity and welfare reform. In 2013, over one million sanctions were applied, stopping benefit payments for a minimum of four weeks and potentially leaving people facing economic hardship and driving them to use food banks. Here we explore whether sanctioning is associated with food bank use by linking data from The Trussell Trust Foodbank Network with records on sanctioning rates across 259 local authorities in the UK. After accounting for local authority differences and time trends, the rate of adults fed by food banks rose by an additional 3.36 adults per 100,000 (95% CI: 1.71 to 5.01) as the rate of sanctioning increased by 10 per 100,000 adults. The availability of food distribution sites affected how tightly sanctioning and food bank usage were associated (p< 0.001); in areas with few distribution sites, rising sanctions led to smaller increases in food bank usage. In conclusion, sanctioning is closely linked with rising food bank usage, but the impact of sanctioning on household food insecurity is not fully reflected in available data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations167
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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