A Systematic Bibliometric Review of Fiscal Redistribution Policies Addressing Poverty Vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
The elimination of poverty in all its forms is the first global goal of the United Nations’ 2030 Agenda for Sustainable Development. Achieving this goal is recognized as a long-term process that is complicated by persistent vulnerabilities stemming from factors such as natural disasters, food insecurity, health challenges, educational disparities, and social inequality. This systematic bibliometric review provides a comprehensive survey of the impact of social protection-based policies in mitigating poverty vulnerability, focusing on selected countries and regions, including America, Europe, Oceania, and part of Asia and Africa. Our analysis reveals that 81% of the studies examine poverty vulnerability from a single dimension, predominantly focusing on food security and nutrition (23%), climate change shocks (18%), and health-related vulnerabilities (14%). The geographic distribution indicates that the United Kingdom and the United States lead research in this field, contributing 36 and 32 papers, respectively, followed by China (16 papers), South Africa (15 papers), and Canada (10 papers). The results indicate that these fiscal redistribution policies significantly contribute to reducing poverty and inequality and have positive impacts on other Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 1 (No Poverty), SDG 2 (Zero Hunger), SDG 3 (Good Health and Well-being), and SDG 10 (Reduced Inequalities). However, notable gaps remain, especially regarding the integration of these policies with environmental sustainability goals like SDG 13 (Climate Action), which are addressed in only a minority of studies. This study concludes by recommending the adoption of more holistic and integrated policy frameworks that bridge the gap between social protection and environmental sustainability, thereby advancing the entire 2030 Agenda for Sustainable Development.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».