A rising tide that lifts all boats: Long-term effects of the Alaska Permanent Fund Dividend on poverty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although not designed as a social program to redistribute income, the Alaska Permanent Fund Dividend (PFD) program has been reducing relative income inequality for the past 40 years by providing equal annual payments to nearly all state residents. We examine specifically the direct effects of the PFD on Alaska poverty rates over the past several decades, with a particular focus on vulnerable populations: children, elders, and Indigenous peoples. Since children of all ages may receive a PFD, accurate measurement of the effect of the PFD requires adjusting for the under-reporting of income of children in government surveys generating official poverty statistics. After adjusting individual incomes of US Census and American Community Survey Public Use Microdata Sample (PUMS) households, we find that the PFD reduced Alaska poverty rates from 2.1 to 4.2 percentage points from 1990 through 2019. The effect of the PFD on ameliorating poverty has been even larger for vulnerable Alaska populations. The PFD has reduced poverty rates of rural Indigenous Alaskans from 28 percent to less than 22 percent. The PFD has also played an important role in alleviating of poverty among seniors and children. Aside from the special case of 2020, as much as 50 percent more Alaska children – 15 percent instead of 10 percent – would be living in poor families without PFD income. The poverty-ameliorating effects of the PFD have lessened somewhat since 2000, as the dividend amount adjusted for inflation has been falling.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».