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Enregistrement W4210946363 · doi:10.1093/polsoc/puac002

COVID-19, poverty reduction, and partisanship in Canada and the United States

2022· article· en· W4210946363 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyPoliticsDevelopment economicsCulture of povertyPoverty reductionPolitical sciencePandemicStatus quoSocial policyState (computer science)Welfare stateEconomic growthPolitical economyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsBasic needsDiseaseLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poor people proved especially vulnerable to economic disruption during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, which highlighted the importance of poverty reduction as a policy concern. In this article, we explore the politics of poverty reduction during the COVID-19 crisis in Canada and the United States, two liberal welfare-state regimes where poverty reduction is a key policy issue. We show that, since the beginning of the pandemic, policies likely to reduce poverty significantly have been adopted in both Canada and the United States. Yet, this poverty reduction logic has emerged in different ways in the two countries—with the United States embracing more significant departures from its policy status quo. This situation leads us to ask the following question: in each country, what are the political conditions under which public policies susceptible of reducing poverty are enacted? To answer this question, we study the politics of poverty reduction both before and during the pandemic, as we suggest that grasping the evolution of partisan and electoral patterns over time is necessary to explain what happened during the pandemic, whose impact is closely related to how it interacts with such patterns. Our analysis suggests the need to consider more carefully the impact of both crises and partisanship on social policy, including poverty reduction.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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