Resisting austerity measures to social policies: multiple explanatory case studies
Notice bibliographique
Résumé
Since Margaret Thatcher reached power in the United Kingdom, European governments have increasingly turned to neoliberal forms of policy-making, focusing, especially after the 2008 Great Recession on 'austerity policies' rather than investing in social protection policies. We applied a multiple explanatory case studies methodology to examine how and why challenges and resistance to these austerity measures are successful or not in four settings for three different social policy issues: using a gender lens in state budgeting in Andalusia (Spain), maintaining unemployment benefits in Italy and cuts to fuel poverty reduction programs in Northern Ireland and England. In particular, we intended to learn about whether resistance strategies are shared across disparate cases or whether there are unique activities that lead to successful resistance to austerity policies. As our approach drew from realist philosophy of science, we started with initial theories concerning collective action, political ideology and political power of affected populations. Our findings suggest that there are similarities between the cases we studied despite differences in political and policy contexts. We found that joint action between advocacy groups was effective in resisting cuts to social spending. Evidence also indicates that the social construction of target populations is important in resisting changes to social programmes. This was observed in both England and Northern Ireland where pensioners held significant political clout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».