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Enregistrement W2151946145

Le financement des services de garde des enfants: effets sur le travail, le revenu des familles, et les finances publiques

2012· preprint· fr· W2151946145 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas‐James Clavet, Jean‐Yves Duclos

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2012
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyIncome taxWelfare economicsPolitical scienceChild careTax deductionFamily incomePublic fundingEconomicsGross incomeTax reformEconomic growthPublic economicsState income taxPublic administration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le financement public des services de garde (SDG) est au coeur d'objectifs multiples au Québec et ailleurs au Canada. Cet article rapporte l'impact des trois mesures principales de financement public (le crédit d'impôt provincial, la déduction d'impôt fédérale, et les subventions directes aux garderies) sur le revenu des familles, la participation des femmes au marché du travail, et sur les finances publiques québécoises et canadiennes. Contrairement à la littérature canadienne existante, cet impact est estimé à l'aide d'un modèle structurel d'offre de travail qui incorpore explicitement les préférences travail/loisir des familles. Ce modèle tient aussi compte du système fiscal et de transfert du Québec et du Canada, de l'effet des coûts fixes à travailler, de la variabilité des SDG et de leurs coûts, ainsi que la distribution des caractéristiques socio-démographiques des familles québécoises. Les mesures de financement des SDG accroissent globalement et considérablement le revenu des familles après impôts, transferts et frais de garde; elles ont aussi un impact plus marqué sur le revenu et sur le travail des femmes monoparentales que sur celui des femmes en couple. Leur abolition entraînerait des économies substantielles sur le plan des finances publiques provinciales, mais affecterait toutefois peu celles du gouvernement fédéral.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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