How effective are behavioral interventions to increase the take‐up of social benefits? A systematic review of field experiments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non‐take‐up of social benefits is a significant policy issue caused by factors such as lack of awareness, compliance costs, and stigma. While public information campaigns, default options, and in‐person assistance are increasingly used, their effectiveness remains poorly understood. This study provides a systematic review of field experiments evaluating nudges and simple behavioral interventions on program take‐up. We analyzed 93 interventions from 35 studies published over nearly 20 years, predominantly focusing on major U.S. programs. We compared study characteristics, including sample and intervention types, and assessed study quality. Due to high heterogeneity, we did not conduct a meta‐analysis but used forest plots and thematic summaries instead. Most studies reported a positive impact on program take‐up, but not on program application. Two types of interventions were notable for their impact on program application and take‐up: 1) providing and framing information; and 2) providing assistance. We discuss the limitations of this review, including the cost and safety of nudges and the implications of focusing on field experiments. We conclude that further research is needed on simpler interventions outside the U.S., as well as on compliance and psychological costs. Additionally, improving the quality and transparency of field experiments is essential.
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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) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle