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Enregistrement W4321788655 · doi:10.5509/202396135

The Political Origins of Persistent Elderly Poverty in South Korea

2023· article· en· W4321788655 sur OpenAlexvenueno aff
Sunil Kim

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfarePovertyPoliticsDemocracyDemiseWelfare stateBureaucracySolidarityEconomicsDevelopment economicsPolitical economyPolitical scienceEconomic growthMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the origins of pervasive elderly poverty in South Korea, which persists despite the continuous expansion of welfare programs and the consolidation of popular democracy in the country. Predicated upon the historical-institutional details of the development of welfare programs, this article examines and elucidates how the instrumentalization of welfare policy-making since the onset of state-led industrialization and the progress of electoral democracy since the democratic transition have hindered the implementation of e ective anti-poverty policies. It argues that the exponential politicization of welfare issues amid the demise of the agenda-setting and implementation capacity of the welfare bureaucracy has resulted in a political preference for low-benefit, quasi-universal solutions without an increase in taxes or contributions, which has crowded out the policy option of imposing su ciently generous measures targeted at this vulnerable segment of society. As pervasive elderly poverty persists, old-age welfare has been substantially privatized and dualized, compelling seniors to find market-based alternatives or to work in low-paying precarious labour sectors. Consequently, trust in South Korea's public welfare system has declined, impeding the formation of pro-welfare solidarity despite the overall growth of the universalist welfare system and popular democracy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
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