Power Resources Theory and Inequality in the Canadian Provinces∗
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I demonstrate that higher levels of union membership and NDP provincial governments are associated with lower post-tax-and-transfer inequality in Canadian provinces. These results are consistent with the power resources theory of inequality and the welfare state first advanced by Korpi (1983) and Stephens (1979), which claims that differences in organizational resources such as unions and left po-litical parties are responsible for differences in distributional outcomes. While many studies have found this association using cross-national data from rich democracies, the repeated use of data from the same set of countries raises the possibility that the relationship is due to unobserved country-specific characteristics. Using a pooled cross-sectional time series dataset from 1980 to 2003 and focusing on within-province variation in Canada, I find evidence consistent with the power resources model. Over the past twenty-five years, power resources theory has provided one of the most influential accounts of variation in the size, characteristics, and outcomes of the welfare state. At its core, it asserts that working class power, achieved through organization by labor unions or left political parties, produces more egalitarian distributional outcomes (Ko-rpi 1983, Stephens 1979). Relationships have been found between these variables and a number of measures of inequality and redistribution. In one recent contribution from the power resources school, Bradley et al. (2003) examine household income inequality before
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».