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Enregistrement W2948827318 · doi:10.3138/cpp.2019-012

Social Policy and Income Mobility: An Interprovincial Perspective

2019· article· en· W2948827318 sur OpenAlexaffvenueabout
Guy Lacroix

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité LavalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyDisadvantagedSocial mobilityGovernment (linguistics)EconomicsDemographic economicsEconomic mobilitySocial policyDevelopment economicsPerspective (graphical)Public policyEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, I analyse intragenerational income mobility and the long-term dynamics of poverty. The proposed analysis is based on the Longitudinal and International Study of Adults and covers the period from 1983 to 2011. This period encompasses major social reforms that were implemented in Quebec and Ontario in the 1990s. In Quebec, several innovative policies were implemented with the aim of promoting the integration of economically disadvantaged people into the labour market. In Ontario, the government instead relied on coercive policies to achieve the same ends. The analysis proposes to indirectly investigate the effects of these reforms on income mobility and poverty dynamics. To do this, I present a Quebec–Ontario comparative study using several distinct cohorts. Although many studies have found that income disparities and relative poverty are lower in Quebec, the data do not allow me to conclude that the policies that were implemented in Quebec have had a significant effect on social mobility or on the dynamics of poverty.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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