Revisiting the 'Dual Welfare State': Sickness, Injury & Unemployment Programs in Two 'Liberal' Regimes
Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, feminist scholars such as Sainsbury (1993) argued that some countries developed systems of social provision that focused either on social insurance or on social assistance programs, with varying outcomes for men and women. This paper investigates aspects of what Sainsbury called the ‘dual welfare state’, using Canada and New Zealand as case studies. Although both have been labelled as ‘liberal’ or ‘residual’ welfare regimes, the paper focuses on differences in program design for sickness, injury and unemployment that contribute to gendered outcomes. The paper finds that the Canadian programs in these three areas are delivered mainly as social insurance while sickness and employment programs in New Zealand are based on social assistance. Canadian programs exclude many women or pay them less than men, as benefits are based on labour market participation and employment earnings. However, Canadian programs also use the individual as the unit of analysis, providing higher levels of benefits and greater autonomy for partnered women working full-time than do similar programs in New Zealand. This analysis shows that social programs continue to be underpinned by cultural ideas about family and gendered work, about who deserves state assistance, and what role the state should play in promoting health and wellbeing. Social insurance and social assistance not only lead to gendered outcomes but they also generate different consequences for women in varying circumstances, even within similar types of welfare regimes.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| 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 ».