A Basic Income for Nunavut: Addressing Poverty in Canada's North
Bibliographic record
Abstract
Au moyen de données sur les déclarations fiscales individuelles, les autrices ont simulé des revenus de base garantis au Nunavut. Elles ont déterminé le revenu de base réalisable en fonction du budget du Nunavut, qui permettrait de réduire le plus la pauvreté au moindre coût. Elles ont établi que le Nunavut pourrait adopter un modeste revenu de base à l'aide des « économies » réalisées grâce à l’élimination des crédits d'impôt et de l'aide au revenu. Étant donné la faible assiette fiscale du Nunavut, un revenu de base plus généreux exigerait un financement fédéral. Ainsi, un revenu de base pourrait atténuer des préoccupations comme l'insécurité alimentaire, mais n’éliminerait pas la nécessité de programmes comme l'aide au logement ni ne couvrirait la totalité des coûts liés aux récoltes. En vertu du programme actuel d'aide au revenu du Nunavut, les bénéficiaires doivent participer à des « choix productifs ». Il serait difficile de mettre en œuvre des conditions semblables, souvent intégrées au revenu de base des Autochtones, si un tel revenu était administré par le régime fiscal. Les chercheurs explorent ces questions et d'autres aspects dans le contexte des principes inuits.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".