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Enregistrement W2799691531 · doi:10.1017/s0047279418000235

Social Insurance as Fiscal Policy and State-Building Tool: The Development and Politics of Payroll Contributions in Israel and Canada

2018· article· en· W2799691531 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Béland, Michal Koreh

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésState (computer science)PoliticsSocial securityRevenuePayrollEconomicsPayroll taxSocial insuranceTax revenuePublic economicsEconomic systemEconomic policyFinancePolitical scienceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The scholarship on state-building has devoted a significant amount of attention to the role of taxation in building state institutions and capacities. It has also emphasised the crucial role of taxation in driving state-society relations. Scholars have argued that the linkage between taxation and state building also applies to the area of social policy. In this paper, we draw on a fiscal-centred perspective on welfare state development that highlights the fiscal policy role of social insurance as a revenue raising institution to study the fiscal relationship between social insurance and state-building in Israel and Canada – two ‘most dissimilar cases’ that nonetheless feature strikingly similar patterns with regard to this relationship. As our findings show, in both cases, social insurance programmes were introduced, designed, and utilized to advance fiscal and economic policy capacity and thereby promote state building. Using these programmes and the commitments they created, political actors could legitimize the generation of revenues, build institutional infrastructure for tax collection, and create capital reserves for investing in the economy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,006
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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