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Enregistrement W1574322149 · doi:10.1787/5k4dlw9w6czq-en

Fathers' Leave, Fathers' Involvement and Child Development

2013· report· en· W1574322149 sur OpenAlexfundno aff
María del Carmen Huerta, Willem Adema, Jennifer Baxter, Wen-Jui Han

Notice bibliographique

RevueOECD social employment and migration working papers · 2013
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation IrelandYork University
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyParental leaveEngineeringWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that fathers taking some time off work around childbirth, especially periods of leave of 2 or more weeks, are more likely to be involved in childcare related activities than fathers who do not do so. Furthermore, evidence suggests that children with fathers who are ‘more involved’ perform better during the early years than their peers with less involved fathers. This paper analyses data of four OECD countries — Australia; Denmark; United Kingdom; United States — to describe how leave policies may influence father’s behaviours when children are young and whether their involvement translates into positive child cognitive and behavioural outcomes. This analysis shows that fathers’ leave, father’s involvement and child development are related. Fathers who take leave, especially those taking two weeks or more, are more likely to carry out childcare related activities when children are young. This study finds some evidence that children with highly involved fathers tend to perform better in terms of cognitive test scores. Evidence on the association between fathers’ involvement and behavioural outcomes was however weak. When data on different types of childcare activities was available, results suggest that the kind of involvement matters. These results suggest that what matters is the quality and not the quantity of father-child interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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