Race, Citizenship/Immigration Status, and Contact with the Welfare State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ways in which welfare state programs structure people’s lives have been a central focus of research on policy feedback. While there is rich literature in the USA about racialized experiences with the state, we know little about how immigration history intersects with racial background in moderating experiences with the state nor have there been many studies in other liberal welfare regimes outside the USA. Our study aims to fill this gap by exploring how citizenship status over generations intersects with racial background in structuring interactions with welfare state programs in Canada. Analyzing data from Democracy Checkup surveys spanning from 2020 to 2023, we focus on how needs, capabilities, and experiences may structure government contact and the extent to which these factors explain differences across citizenship and racial categories. We document a recurring difference in the amount of contact among racialized respondents—non-citizens and third-generation citizens—that cannot be explained by either need or capability. Interestingly, our findings suggest that while the greater contact among racialized non-citizens is evaluated more positively in terms of procedure, third-generation racialized citizens generally evaluate their higher contact more poorly. These findings point to the importance of understanding racialized experiences with the state through the lens of citizenship.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».