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Enregistrement W2972791155 · doi:10.15453/0191-5096.4140

Myth or Reality? Exploring Intergenerational Social Assistance Participation in Ontario, Canada

2019· article· en· W2972791155 sur OpenAlexaffabout
Tracy Smith‐Carrier, Amber Gazso, Stephanie Baker Collins, Carrie Smith

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sociology & Social Welfare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensThe King's UniversityMcMaster UniversityYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryReceiptSociologyConformityQualitative researchScholarshipSocial psychologyHegemonyPsychologySocial sciencePolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is there an intergenerational causal link in social assistance (SA) participation? There is a dearth of research addressing this question, yet the discourse of ‘welfare dependency’ is hegemonic. The limited research that does attempt to tease out a causal link in intergenerational SA participation remains equivocal. Qualitative research is largely absent in welfare scholarship; research that might provide a more nuanced understanding of the dynamics underlying SA receipt. We employ an inductive qualitative analysis, using procedures from grounded theory, to understand SA participants’ experiences and perspectives on intergenerational SA usage. We find that the two causal mechanisms underlying intergenerational SA usage, the learning effect and conformity effect, require further investigation. The theoretical foundations fundamental in explaining a causal intergenerational link are shaken by our grounded theory approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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