A Reanalysis of “The Town with No Poverty: The Health Effects of a Canadian Guaranteed Annual Income Field Experiment”
Notice bibliographique
Résumé
Dans « The Town with No Poverty: The Health Effects of a Canadian Guaranteed Annual Income Field Experiment » (publié dans Canadian Public Policy/Analyse de politiques en 2011), la professeure Evelyn Forget analyse les effets sur la santé communautaire et l’éducation de l’expérience MINCOME, réalisée au Manitoba dans les années 1970, qui portait sur le revenu annuel minimum garanti. Réévaluant les données sur les visites à l’hôpital utilisées dans Forget (2011), je soutiens que les données relatives de la communauté traitée de Dauphin présentent, avant l’intervention, des tendances négatives statistiquement significatives par rapport aux communautés de contrôle. La tendance préexistante, combinée à des périodes de préanalyse et de traitement courtes, remet sérieusement en question l’utilité de ces données qui, dans la mesure où elles sont réellement utilisables, montreraient plutôt les effets positifs de l’expérience MINCOME sur les visites à l’hôpital dans un contexte normalisé. J’en conclus que les données de la MINCOME ne soutiennent pas l’affirmation qu’un revenu annuel minimum garanti réduit le cout des soins de santé.
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 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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».