Why deservingness theory needs qualitative research: Comparing focus group discussions on social welfare in three welfare regimes
Notice bibliographique
Résumé
This article argues that the ever-growing research field of welfare deservingness is in need of qualitative research. Using focus group data collected in Denmark, Germany, and the United Kingdom, we show that citizens discussing matters of social welfare make explicit reference not only to the deservingness criteria of control, reciprocity, and need but also to a number of context-related criteria extending beyond the deservingness framework (e.g. equality/universalism). Furthermore, our findings suggest the existence of an institutional logic to welfare preferences, as the focus group participants to a large extent echoed the normative criteria that are most strongly embedded in the institutional structure of their country’s welfare regime. Whereas financial need is the guiding criterion in the “liberal” United Kingdom, reciprocity is dominant in “corporatist-conservative” Germany. In “social-democratic” Denmark, it appears impossible to single out one dominant normative criterion. Instead, the Danish participants seem torn between the criteria of need, reciprocity, and equality/universalism.
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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 | 0,204 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,034 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».