Is There a Tradeoff between Ethnic Diversity and Redistribution? The Case of Income Assistance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies conclude that ethnic/cultural/racial diversity has negative impacts on interpersonal trust and support for redistributive social programs. Although some Canadian public opinion data is consistent with this view, whether these impacts on public opinion are important enough to influence policy is unclear. Many scholars argue that Canada is an exception to experience elsewhere. This paper examines this question for the case of Canadian social assistance (welfare) policies - a central component of the social safety net. We exploit two salient features of recent Canadian experience. One is dramatic growth in the ethnic and cultural diversity of Canada's immigrant inflows in recent decades, but the extent of this growth has varied substantially across regions. The second is that welfare policies vary across provinces, and the ability of the provinces to employ different approaches to welfare programs has increased since the mid-1990s. We thus examine whether provinces that became more diverse reduced the generosity of their welfare programs, relative to provinces that experienced little change in the heterogeneity of their populations. We examine impacts of immigration on welfare benefit rates of four family types: single employables, single disabled, lone parents and couples with children. Our main finding is that there is limited evidence of increased immigration on any of these types other than families with children. Even in this case the estimated effects are small. Our study thus supports the view that Canada's experience stands as an example in which greater diversity has not reduced support for redistributive social programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».