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Enregistrement W4384828655 · doi:10.1177/00207152231185282

Poverty, inequality, and redistribution: An analysis of the equalizing effects of social investment policy

2023· article· en· W4384828655 sur OpenAlexvenueno aff
Takayuki Sakamoto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedistribution (election)PovertyEconomicsLabour economicsInequalityEmployabilityEconomic inequalityRedistribution of income and wealthSocial exclusionSafeguardingEquity (law)Development economicsEconomic growthUnemploymentPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social investment (SI) policies have been implemented by governments of affluent countries in hopes of safeguarding against new social risks and mitigating social exclusion by encouraging employment and making it easier for parents to balance work and family. Governments hope that human capital investment (education and job training) will better prepare workers for jobs, promote their employment and social inclusion, and reduce poverty. This article investigates whether SI policies contribute to lower poverty and inequality by analyzing data from 18 Organization for Economic Cooperation and Development countries between 1980 and 2013. The analysis finds, first, that SI policies (education and active labor market policy (ALMP)) alone may be less effective in generating lower poverty and inequality without redistribution, but when accompanied and supported by redistribution, SI policies are more effective in creating lower poverty and inequality. I propose the explanation that SI policies create lower-income poverty and inequality by creating individuals and households that can be salvaged and lifted out of poverty with redistribution, because SI policies help improve their skills and knowledge and employability, although they may be not quite able to escape poverty or low income without redistribution. As partial evidence, I present the result that education is associated with a lower poverty gap in market income. The analysis also finds that education and ALMP produce lower poverty and/or inequality in interaction with social market economies that redistribute more, and that augments the equalizing effects of education and ALMP. The results, thus, suggest the complementary roles of SI policies and redistribution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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