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Record W2612034400 · doi:10.3917/redp.285.0777

Raising Take-Up of Social Assistance Benefits through a Simple Mailing: Evidence from a French Field Experiment

2018· article· fr· W2612034400 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevue d économie politique · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article s’intéresse au faible recours aux prestations d’assistance sociale en France. Nous nous concentrons sur un aspect particulier de ce phénomène, à savoir le non-respect fréquent par les bénéficiaires des démarches nécessaires à leur suivi après leur entrée dans le régime du Revenu de Solidarité Active, ce qui peut entraîner la perte de leur droit aux prestations. Afin d’étudier ce phénomène, nous menons une évaluation expérimentale sous la forme d’une expérience randomisée mettant en jeu l’influence des informations perçues et de la complexité des instructions. Les deux traitements consistent en des changements dans les informations qui sont envoyées aux ménages après leur entrée dans le programme. Nous cherchons à discerner les réponses comportementales à ces « nudges ». Nos résultats suggèrent qu’une action peu coûteuse pourrait permettre d’accroître la participation de certains types de bénéficiaires — dans notre cas, les jeunes hommes et les personnes vivant en milieu rural. Toutefois, pour être efficaces, ces intervention doivent cibler les ménages qui présentent des caractéristiques les rendant réceptifs au message.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.588
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.140
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it