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Enregistrement W2901874934 · doi:10.1111/jomf.12542

Use of Parental Benefits by Family Income in Canada: Two Policy Changes

2018· article· en· W2901874934 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Margolis, Feng Hou, Michael Haan, Anders Holm

Notice bibliographique

RevueJournal of Marriage and the Family · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMultinomial logistic regressionDemographic economicsSocioeconomic statusContext (archaeology)Affect (linguistics)Economic inequalityInequalityEconomicsPublic economicsFamily incomePsychologyDemographyEconomic growthGeographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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