Could the impact of a public policy help us evaluate the changes that have been implemented? An analysis of non-take-up of Spanish minimum income benefits
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides new evidence on why people who are eligible to receive a benefit do not apply for it, an occurrence most commonly referred to as “non-take-up”. It examines the relationship between the characteristics of the Guaranteed Minimum Income (GMI) and the non-take-up rate achieved by these benefits. This study looks into five main causal conditions in the design of a GMI: the amount of the benefit, the duration of the benefit, the administration's resolution times, the documentation requirements and an aggregation of supply side factors. The sample used corresponds to the 19 existing regional GMI programmes in Spain. The existence of relationships between causal conditions is tested using the Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (FsQCA) methodology. The results show that there are three different combinations of conditions that result in less than 45% coverage of a GMI. With these results it is possible to evaluate ex ante whether the Spanish Minimum Vital Income (MVI) can avoid the non-take-up problem that other GMIs have in Spain. We find that the new MVI does not follow any of the combined conditions that lead to the failings of the GMI’s coverage rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».