Die Idee des bedingungslosen Grundeinkommens in Nordamerika – Debatten und Pilotprojekte in den USA und Kanada
Bibliographic record
Abstract
Im zweiten Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts hat die Diskussion um die Idee eines bedingungslosen Grundeinkommens oder Universal Basic Income (UBI) in Nordamerika Fahrt aufgenommen. Dazu trug in den USA auch das Buch des ehemaligen Gewerkschaftsführers Andy Stern mit dem Titel Raising the Floor bei, das in Deutschland bisher eher unbekannt blieb und daher hier rezensiert wird. Im medialen Diskurs der USA findet das Thema Grundeinkommen während der vergangenen zehn Jahre ein zunehmendes Echo, in der linksliberalen Medienlandschaft allerdings mehr als in der konservativen. Das bedingungslose Grundeinkommen taucht medial zumeist im Kontext der Themen automation und Zukunft der Arbeit - insbesondere im Zusammenhang mit den Themen sharing oder gig economy auf. Ein vielbeachtetes Experiment zum bedingungslosen Grundeinkommen fand in den Jahren 2017 und 2018 in der kanadischen Provinz Ontario statt. Obwohl das Pilotprojekt aufgrund eines Regierungswechsels vorzeitig beendet wurde, offenbarte die wissenschaftlich-konsultative Begleitung des Pilotprojektes wichtige Evidenz-basierte Erkenntnisse u.a. zum Verhalten der Bezieher eines Grundeinkommens und kann so dazu beitragen, die Debatte um ein Grundeinkommen zu versachlichen und die Begleitforschung zu diesem Thema zu verbessern, nicht nur in Nordamerika.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".