Raising Take-Up of Social Assistance Benefits through a Simple Mailing: Evidence from a French Field Experiment
Bibliographic record
Abstract
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".