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Enregistrement W3019764457 · doi:10.1080/13668803.2020.1752620

Pre- and postpartum employment patterns: comparing leave policy reform in Canada and Switzerland

2020· article· en· W3019764457 sur OpenAlexaffabout
Matteo Antonini, Ashley Pullman, Sylvia Fuller, Lesley Andres

Notice bibliographique

RevueCommunity Work & Family · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParental leaveContext (archaeology)Maternity leaveChildbirthDemographic economicsWageWork (physics)Political scienceLabour economicsGeographyEconomicsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, many countries modified their maternity and parental leave programmes, changing elements such as length, wage replacement levels, and eligibility criteria. We employ sequence analysis of women and men’s employment trajectories in the two years before and after a birth to explore changes occurring alongside reforms that advanced different policies: a short, compulsory, and well-compensated maternity leave in Switzerland in 2005, and a long, voluntary, but less well-compensated parental leave in Canada in 2001. Our results show that employment patterns changed little after the reform in Switzerland. Most Swiss women remained in or switched to part-time employment in the period preceding childbirth. After the reform in Canada, mothers in the province of British Columbia—the context of our study—spent more time out of employment after the birth of a child. However, they were also more likely to return to work full time. In both contexts, the employment trajectories of men did not change. Together the results highlight that parents are not passive recipients of policy change; rather, reform may reinforce old patterns or generate change depending on the extent of change and the context where it takes place.

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)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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