Poverty and Poverty Reduction Among Non-Elderly, Nondisabled, Childless Adults in Affluent Countries: The United States in Cross-National Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Income supports in the U.S. rely heavily on targeting based on means testing, categorical eligibility, or both. One result is that some groups are relatively underserved, often because they fall between the cracks of existing categories. One such group in the U.S. is non-elderly, nondisabled, childless adults. We assess poverty rates and poverty reduction—the extent to which taxes and transfers reduce market-generated poverty—in the U.S. compared to six other high-income countries: Canada, Czech Republic, Finland, Ireland, Netherlands, and the United Kingdom. Each of these countries reduces poverty more than does the U.S. and/or achieves lower post-tax-post-transfer poverty rates. Based on our cross-national comparative assessment—drawing on both microdata and country-level indicators—we offer some lessons for the U.S. First, the U.S. workforce is notable for its large share of low-wage workers. The U.S. could lower the incidence of low-paid work, and thus reduce poverty among the employed, by increasing the minimum wage at the federal and/or state and local levels, and by expanding the share of the workforce covered by collective agreements. Second, both income taxes and social contributions are pushing childless adults into poverty—more so in the U.S. than elsewhere. The U.S. could mitigate poverty among childless adults via any of a number of tax-related reforms. Third, our results indicate that U.S. income transfers, for this group, stand out in how meager they are. The U.S. could ameliorate poverty in this often-overlooked group by providing more-extensive income transfers, to those both in and out of work. (Stone Center on Socio-Economic Inequality Working Paper)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».