Impact of the minimum wage increase on intimate partner violence (IPV): a quasi-experimental study in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poverty is associated with intimate partner violence (IPV), but whether exogenous increases in wage could reduce IPV among low-income women is still unclear. We examined whether the 2018 minimum wage hike led to a reduction in IPV risk among women. METHODS: Using the 2015-2019 Korean Welfare Panel Study, we employed a difference-in-differences (DID) approach to assess the effect of the minimum wage hike on IPV. The analysis focused on married women aged 19 or older. We categorised participants into a target group (likely affected by the minimum wage increase) and a comparison group based on their hourly wage. Three IPV outcomes were examined: verbal abuse, physical threat and physical assault. We conducted DID analyses with two-way fixed-effects models. RESULTS: The increase in minimum wage was correlated with a 3.2% decrease in the likelihood of experiencing physical threat among low-income female workers (95% CI: -6.2% to -0.1%). However, the policy change did not significantly influence the risk of verbal abuse, physical assault or a combined IPV outcome. The study also highlights a higher incidence of all IPV outcomes in the target group compared with the comparison group. CONCLUSIONS: The 2018 minimum wage increase in Korea was associated with a modest reduction in physical threat among low-income female workers. While economic empowerment through minimum wage policies may contribute to IPV prevention, additional measures should be explored. Further research is needed to understand the intricate relationship between minimum wage policies and IPV, and evidence-based prevention strategies are crucial to address IPV risk.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».