Gender inequality in poverty in affluent nations: the role of single motherhood and the state
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Women have higher poverty rates than men in almost all societies (Casper et al, 1994). In this chapter, we compare modern nations on this dimension. We use the Luxembourg Income Study (LIS) to compare women’s and men’s poverty rates in eight Western industrialised countries circa the early 1990s: the United States, Australia, Canada, France, West Germany, the Netherlands, Sweden, and the United Kingdom. We define individuals to be in poverty if they live in households with incomes below half the median for their nation. We examine, for each country, the ratio of women’s to men’s poverty rate. We then use simple demographic simulation methods to estimate how this gender disparity is affected by how prevalent single motherhood is, and by state tax and transfer programmes that may particularly help households headed by women. Our guiding framework emphasises a web of interdependencies. Individuals rely on others (family members, employers, or the state) to obtain money and what it can buy. In addition, we have relationships with other people – as friends, spouses, employees, fellow citizens or neighbours – and in this we are reliant on the labour of those who reared these people. In this second emphasis, our analysis is inspired by feminist interrogation of who pays the costs of children (England and Folbre, 1999; Folbre, 1994a; 1994b). In this view, an important reason why more women than men are in poor households is because women are paying more of the costs of children than men. Folbre (1994a) argues that many members of society share in the benefits of children being brought up well. Most of us are dependent upon those who rear children for our ability to find caring friends, a spouse, trustworthy neighbours or employees. But we seldom recognise this dependency, and market mechanisms don’t get all the beneficiaries to pay the parents or others who reared children. Often when services have this ‘public good’ aspect, as for example with national defence or highways, the state steps in to socialise the costs. Many social welfare programmes, in effect, socialise some of the costs of rearing children. But states differ in how much they do this, and this may affect how much individual mothers bear the costs of children relative to individual fathers, and relative to male and female taxpayers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».