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Enregistrement W3011685171 · doi:10.1017/s1474746420000147

The Learning, Earning and Parenting (LEAP) Program of Ontario Works Two Decades On: A Descriptive Cohort Study

2020· article· en· W3011685171 sur OpenAlexaffabout
Tracy Smith‐Carrier, Don Kerr, Juyan Wang

Notice bibliographique

RevueSocial Policy and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortScholarshipWelfareSocial assistancePsychologySocial WelfareSocial capitalDemographyEconomic growthPolitical scienceMedicineSociologySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although scholarship on social assistance (or welfare) has proliferated over the years, there remains a dearth of literature on the Learning, Earning and Parenting (LEAP) program for teenage parents. We followed two LEAP cohorts (Cohort One: 2003-8; Cohort Two: 2009-14) over five years to explore how many had stayed, shifted programs (e.g. to the disability program) or left social assistance entirely. Exit rates, while higher for Cohort One (51.3 per cent relative to 43 per cent for Cohort Two), were fairly low; roughly 10 per cent lower than those of the overall social assistance caseload. LEAP does not appear to vastly improve the employment prospects of a significant proportion of its participants over time. American researchers are proposing a shift in programming towards a two-generation approach, pairing early childhood education with parent human capital development, Ontario – who imported LEAP from its US counterparts from the beginning – should follow suit.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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