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Enregistrement W3120501030 · doi:10.1093/ser/mwaa050

Exit, voice and loyalty in the family: findings from a basic income experiment

2020· article· en· W3120501030 sur OpenAlexaffabout
Pilar Goñalons-Pons, David Calnitsky

Notice bibliographique

RevueSocio-Economic Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSeparation (statistics)LoyaltyBargaining powerVulnerability (computing)Power (physics)Demographic economicsSocial psychologyEconomicsPsychologySociologyBusinessMicroeconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article investigates how a basic income could transform families and gender power relations within them. We draw on Hirschman’s exit, voice and loyalty framework to argue that a basic income can offer a structural foundation for a radical shift towards more equitable family relations. This is because a basic income can support couples through economic uncertainty and reduce women’s structural vulnerability to economic dependency within marriages that strips them of exit and voice. We build our case on novel data from an understudied social experiment from the late 1970s called the Manitoba Basic Income Experiment, or Mincome. Using difference-in-difference regression with individual fixed-effects, we analyze three types of family outcomes: separation, bargaining power and marital conflict. We find that during Mincome unhappy couples became more likely to consider separation, but that separation overall did not increase. We also find that Mincome reduced marital conflict associated with financial stressors and that some measures of wives’ bargaining power increased. Taken together, our results speak in favor of the view that a basic income has the potential to foster more equitable family lives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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