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Enregistrement W3095008399 · doi:10.1111/ijsw.12465

Social assistance dynamics in Norway revisited: A two‐decade prospective study of trajectories of young social assistance recipients

2020· article· en· W3095008399 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Lorentzen, Espen Dahl

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Welfare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsReceiptSocial securityLife course approachDemographic economicsPopulationQuarter (Canadian coin)Work (physics)DemographySociologyPsychologyPolitical scienceEconomicsGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article revisits earlier research on social assistance (SA) dynamics by applying a holistic life‐course approach, made possible by sequence analysis. We followed the life‐course over 20 years of young recipients of SA in Norway. The data material was derived from administrative data collected and linked by Statistics Norway. The study population was first‐time SA recipients aged 18–24 years in 1995. In addition to SA, spells of social security, schooling, work and earnings were examined. We found that SA plays a minor role over time, but that social security receipt constitutes an important trajectory for more than a quarter of the SA population. Education and work with medium earnings make up distinctly different and rather successful trajectories for about half of the SA population. Gender and early school‐leaving matter for trajectory affiliation. Women’s trajectories are to a greater extent than men’s characterised by unstable employment and low‐paid work.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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