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Enregistrement W3025077097 · doi:10.3386/w11626

Distributional Impacts of the Self-Sufficiency Project

2005· preprint· en· W3025077097 sur OpenAlexaboutno aff
Marianne Bitler, Jonah B. Gelbach, Hilary Hoynes

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStanford Diabetes Research Center
Mots-clésEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large literature has been concerned with the impacts of recent welfare reforms on income, earnings, transfers, and labor-force attachment. While one strand of this literature relies on observational studies conducted with large survey-sample data sets, a second makes use of data generated by experimental evaluations of changes to means-tested programs. Much of the overall literature has focused on mean impacts. In this paper, we use random-assignment experimental data from Canada's Self-Sufficiency Project (SSP) to look at impacts of this unique reform on the distributions of income, earnings, and transfers. SSP offered members of the treatment group a generous subsidy for working full time. Quantile treatment effect (QTE) estimates show there was considerable heterogeneity in the impacts of SSP on the distributions of earnings, transfers, and total income; heterogeneity that would be missed by looking only at average treatment effects. Moreover, these heterogeneous impacts are consistent with the predictions of labor supply theory. During the period when the subsidy is available, the SSP impact on the earnings distribution is zero for the bottom half of the distribution. The SSP earnings distribution is higher for much of the upper third of the distribution except at the very top, where the earnings distribution is the same under either program or possibly lower under SSP. Further, during the period when SSP receipt was possible, the impacts on the distributions of transfer payments (IA plus the subsidy) and total income (earnings plus transfers) are also different at different points of the distribution. In particular, positive impacts on the transfer distribution are concentrated at the lower end of the transfer distribution while positive impacts on the income distribution are concentrated in the upper end of the income distribution. Impacts of SSP on these distributions were essentially zero after the subsidy was no longer available.

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)0,005
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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