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Enregistrement W2277951925

Awareness and Use of Canada's Children's Fitness Tax Credit

2013· preprint· en· W2277951925 sur OpenAlexaffabout
Koren L. Fisher, Amin Mawani, Barbara von Tigerstrom, Tamara Larre, Christine Cameron, Karen Chad, Bruce Reeder, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioCanadian Fitness and Lifestyle Research InstituteYork UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceSocioeconomic statusLogistic regressionSurvey data collectionImmigrationDemographic economicsFamily incomeBusinessGeographyEconomicsDemographyEconomic growthMedicineSociologyStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the awareness and use of Canada’s children’s fitness tax credit (CFTC), using taxfilers’ income tax return data from 2007 through 2009 as well as national survey data that explore parents’ perceptions of the CFTC. The income tax return data from Statistics Canada allow us to examine what taxfilers did, while the national survey data allow us to investigate the extent to which Canadians with children under the age of 18 were aware of the CFTC, their perceptions of its importance, and its relation to their decisions to enrol their children in organized physical activity programs. Collectively, these two data sources offer a more complete picture of who is using the CFTC and help in identifying possible reasons why others are not claiming the credit.In the analysis of the income tax return data, multiple logistic regression procedures were used to examine statistical associations between the use of and the amounts claimed for the CFTC and socioeconomic and demographic data, such as income, province/territory of residence, urban/rural residence, parental age, immigration status, family structure, gender of the child, and number of children.Our results show that families headed by a single parent, those with at least one male child, and those living in urban areas were all more likely to claim the CFTC and claimed greater amounts through the CFTC. The likelihood of claiming the CFTC was between 4 percent and 30 percent greater in families at annual income levels above $20,000 compared to those earning less than $20,000 annually. In most cases, the amount claimed also increased with increasing income such that families earning $100,000 to $200,000 and those earning more than $200,000 had CFTC claims that were, on average, $125 and $250 higher, respectively, than those making less than $20,000.We employed similar statistical methods in our analysis of nationally representative survey data, in order to calculate frequencies and prevalence estimates by participant characteristic and to test for associations between parental awareness and perceptions of the CFTC and key sociodemographic variables. Our results show that awareness of the CFTC was high, with approximately 65 percent of respondents reporting that they had heard of the credit. Gender, age, education, and income were all significantly associated with CFTC awareness: women, parents between 40 and 49 years of age, those with postsecondary education, and those earning more than $40,000 annually were all more likely to be familiar with the CFTC.Among those familiar with the CFTC, fewer than one-third felt that the CFTC motivated them or encouraged them, or made it easier for them, to register their children in physical activity programs. Our results offer objective information regarding the use of the CFTC and raise questions regarding the equity and potential effectiveness of the program. With the spread of tax credits similar to the federal CFTC to other provincial jurisdictions, it is increasingly important to critically evaluate these programs and implement the changes necessary to address their limitations, and thereby maximize the return on this public investment.

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)0,005
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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