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Enregistrement W4285358979 · doi:10.51952/9781447361213.ch002

The last social democratic welfare state

2021· book-chapter· en· W4285358979 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher R. Pierson

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfare stateSocial democracyDemocracyState (computer science)Political scienceSocial WelfarePolitical economySociologyComputer scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the Labour Party was swept back into power on 1 May 1997, with an unprecedented majority and the realistic prospect of securing two full terms in government, the reform of the welfare state was high on its to-do list. What this actually meant was not always clear. Reportedly, when Tony Blair called Alan Milburn three days after the election to invite him to be the new minister of state for health, he told him ‘We haven’t got a health policy … Your job is to get us one’ (Timmins, 2017: 589). But the broad agenda for welfare, and its centrality to the New Labour project, seemed clear enough. Three of the five pre-election pledges made by the party concerned welfare: reducing class sizes, shortening NHS waiting lists and getting 250,000 young people off benefits and into work. There were two key components to this agenda: the first was to encourage the move ‘from welfare to work’, captured in the mantra ‘work for those who can, security for those who cannot’; the second was to direct greater resources into public services, and to achieve a step-change in the quality of provision.1 As we already have a number of excellent accounts of this reform programme, I confine myself here to a brief reminder of Labour’s policy agenda (among others, Ludlam and Smith, 2004; Powell, 2008; Timmins, 2017). I devote rather more attention to the outcomes of these reforms, as this has been less comprehensively covered and is the source of considerable misunderstanding – and misrepresentation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,002
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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