Research on Parental Leave Policies and Children's Development Implications for Policy Makers and Service Providers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Subject Relevance Maternity and parental leave policies date back more than 100 years and are now established policy instruments in over 120 nations. Typically, national policies include a period of job-protected leave (averaging 44 weeks across OECD countries) and some degree of income replacement (benefits) in order to enable mothers and (increasingly) fathers to take a period of time off of work following the birth or adoption of a child. Parental leaves and benefits are variously referred to as family policies that protect maternal and infant health; as employment policies that promote gender equity and respect the rights of workers to combine work and family responsibilities; and as “an essential ingredient in early childhood education and care policies.” Current trends include extending the period of available leave (as per recent changes in Canada, where eligible parents can share up to a full year of maternity and parental leave benefits), promoting paternal leave, and adding more flexible options. Until recently, much of the research in this area has focussed primarily on use patterns and the economic consequences of leave policies. However, there is now considerable interest in the effects of leave policies and leave duration on mothers’ physical and mental health and on children’s development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».