‘You're just invisible and you don't matter at all’: The structural violence of the COVID-19 Canada Emergency Response Benefit (CERB)
Notice bibliographique
Résumé
In March of 2020, the Canadian government introduced the Canadian Emergency Response Benefit (CERB), a taxable income transfer of $2000 CAD a month received by millions of Canadians during the COVID-19 pandemic. We argue that CERB is an example of structural violence because the eligibility requirements excluded many Canadians living in poverty. CERB provided a window into the structure of power in Canada, differentiating those ‘deserving’ of government support (i.e., temporarily unemployed workers) from those who were not. We undertook this qualitative research to document the experiences and perspectives of individuals living in poverty who were ineligible for CERB. An analysis of 28 interviews shows that participants felt their suffering was invisible to policymakers, particularly in relation to unmet basic needs, including food and shelter; stigma and lack of dignity; and the ongoing stress of economic precarity. Participants were unanimous that CERB should become permanent and made available to all in poverty. Although millions of Canadians experienced a temporary form of basic income during a time of crisis, it is unclear how to mobilize that experience to pressure government to provide everyone with a permanent income floor sufficient to meet basic needs.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,030 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».