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Enregistrement W2889717991 · doi:10.3138/cpp.39.2.263

New Evidence on the Impacts of Access to and Attending Universal Child-Care in Canada

2013· article· en· W2889717991 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael J. Kottelenberg, Steven Lehrer

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceChild careCriticismPsychologyTest (biology)Robustness (evolution)MedicinePublic economicsNursingPolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, advocates of universal child-care often point to policies implemented in Quebec as providing a model for early education and care policies in other provinces. While these policies have proven to be highly popular among citizens, initial evaluations of access to these programs indicated they led to a multitude of undesirable child developmental, health, and family outcomes. These research findings ignited substantial controversy and criticism. In this study, we show the robustness of the initial analyses to 1) concerns over whether negative outcomes would vanish over time as suppliers gained experience providing child-care; 2)concerns regarding multiple testing; and 3) concerns that the original estimates measured the causal impact of child-care availability and not child-care attendance. A notable exception is that despite estimated effects stemming from the policy indicating declines in motor-social development scores in Quebec relative to the rest of Canada, our analyses imply that on average attending child-care in Canada leads to a significant increase in this test score. However, our analysis reveals substantial heterogeneity in program impacts that occur in response to the Quebec policies and indicates that most of the negative impacts reported in earlier research are driven by children from families who only attended child-care in response to the implementation of this policy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations53
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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