Use of Parental Benefits by Family Income in Canada: Two Policy Changes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This article examines how two recent policy extensions affected the use and sharing of parental benefits in Canada and how this differed by family income. Background: Paid parental benefits positively affect economic and health outcomes. However, not all policy changes increase leave‐taking, especially among low‐income families. Method: Drawing on administrative data from 1998 to 2012, we estimate linear probability models to examine the likelihood of either parent using parental benefits and multinomial logit models to examine patterns in sharing benefits. We stratify models by household income to examine how the two policy changes affected families differently across the income spectrum. Results: Both policies increased use more among low‐income families than those with higher incomes, which is likely due to widening eligibility criteria that affected low‐income families disproportionately. Second, policy design induced different patterns of sharing benefits in response to the two policy changes. In contrast to the 2001 policy that only moderately increased sharing of parental benefits, Quebec's 2006 program explicitly promoted gender equality and increased sharing of benefits across all income groups, but three times as much for middle‐ and high‐income families than low‐income families. Conclusion: We conclude that policy design shapes socioeconomic inequality in newborns' early life parental context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».