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Record W2745116700 · doi:10.71781/19362

L’État-providence soutient qui et comment? Le logement des ménages à revenu modeste dans trois provinces canadiennes, 1975-2015

2016· dissertation· fr· W2745116700 on OpenAlexaboutno aff
Maroine Bendaoud

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHousing, Finance, and Neoliberalism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien qu’elles soient peu étudiées, les politiques provinciales de logement ont subi plusieurs changements fondamentaux depuis l’époque des Trente Glorieuses. Ces changements portent sur qui reçoit l’aide gouvernementale et comment cette aide est dépensée. Toutes ces modifications soulèvent des questions cruciales pour notre compréhension de l’État-providence. La thèse examine la similarité des politiques de logement destinées aux ménages à revenu modeste en Colombie-Britannique, en Alberta et au Québec. Cette ressemblance est particulièrement intéressante après le désengagement du gouvernement fédéral au milieu des années 1990. Elle s’articule autour de trois changements fondamentaux : 1) l’aide est surtout canalisée vers les ménages en situation vulnérable ; 2) les nouvelles unités de logement social/abordable se réalisent essentiellement à travers les organismes sans but lucratif du tiers secteur et non plus sur le modèle des habitations à loyer modique (HLM) appartenant à l’État ; 3) les mesures axées sur le marché locatif privé (allocation-logement et supplément au loyer) sont beaucoup utilisées. Comment et pourquoi les provinces ont-elles décidé de formuler des politiques de logement semblables ? Ces trois provinces sont pourtant connues pour avoir des approches distinctes en matière de politiques sociales. À partir du matériel obtenu dans les archives et à travers des entrevues avec des personnes clés, notre analyse démontre que les trois changements fondamentaux dans les provinces sont le résultat de l’interaction de deux processus. Le plus important est le processus de puzzling et ses deux mécanismes d’apprentissage (social et instrumental) qui permettent de comprendre qu’en contexte de resserrement budgétaire, les décideurs aient fait le choix difficile de cibler les personnes plus vulnérables selon le principe d’équité, puis de se détourner du modèle HLM appartenant à l’État pour des raisons d’efficience. Les administrateurs des trois provinces ont davantage financé le logement sans but lucratif possédé par les groupes du tiers secteur et misé sur les instruments axés sur le marché locatif privé pour les avantages économiques et non économiques de ces formules. Cependant, le processus de puzzling rencontre le processus de dépendance au sentier et ses deux mécanismes (rétroaction des politiques publiques et rendements croissants) dans la prise de décision. Ces deux mécanismes liés à la dépendance au sentier aident à comprendre pourquoi les subventions aux groupes du tiers secteur ainsi que le recours aux allocations-logement et suppléments au loyer, qui avaient débuté avant le repli fédéral, se sont poursuivis. Les changements fondamentaux à propos des instruments utilisés s’inscrivent donc dans une certaine continuité. Outre notre contribution empirique découlant de l’étude de la politique de logement dans trois grandes provinces des années 1970 aux années 2010, la thèse développe un cadre analytique autour de l’apprentissage et de la recherche permanente d’une meilleure utilisation des ressources limitées. Ce cadre d’analyse mécanistique permet de mieux comprendre la prise de décision des gouvernants, entre les forces d’innovation et de continuité, avec l’objectif de maximiser le bien-être au moindre coût possible pour l’État. Basé sur les prémisses de l’économie du bien-être, ce cadre analytique s’appuie sur l’évaluation coûts-bénéfices traditionnelle en lien avec l’efficience, en intégrant l’aspect normatif de l’équité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.275

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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 head0.043
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.229 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2016
Admission routes1
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