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Enregistrement W3122843173

Welfare Law, Welfare Fraud and the Moral Regulation of the 'Never Deserving' Poor

2004· article· en· W3122843173 sur OpenAlexaff
Dorothy E. Chunn, Shelley A. M. Gavigan

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensYork UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminalizationWelfareSociologyWelfare stateSocial WelfareCriminal lawRestructuringPovertyPolitical scienceLaw and economicsLawCriminologyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dismantling and restructuring of Keynesian social security programmes have impacted disproportionately on women, especially lone parent mothers, and shifted public discourse and social images from welfare fraud to welfare as fraud, thereby linking poverty, welfare and crime. This article analyzes the current, inordinate focus on ‘welfare cheats’. The criminalization of poverty raises theoretical and empirical questions related to regulation, control, and the relationship between them at particu-lar historical moments. Moral regulation scholars working within post-structuralist and post-modern frameworks have developed an influential approach to these issues; however, we situate ourselves in a different stream of critical socio-legal studies that takes as its point of departure the efficacy, contradictions and inherently social nature of law in a given social formation. With reference to the historical treatment of poor women on welfare, we develop three themes in our critical review of the moral regu-lation concept: the conceptualization of welfare and welfare law, as illustrated by welfare fraud; the relationship between social and moral with respect to the role of law; and changing forms of the relationship between state and non-state institutions and agencies. We conclude with comments on the utility of a ‘materialist ’ concept of moral regulation for feminist theorizing.

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)0,000
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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2004
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