MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3075362744 · doi:10.12927/hcpol.2020.26288

Exploring the Results of the Ontario Home Care Minimum Wage Change

2020· article· en· W3075362744 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alexia Olaizola, Oliver Loertscher, Arthur Sweetman

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentHealth CanadaGovernment of OntarioMcMaster University
Mots-clésMinimum wageLabour economicsWageBusinessDemographic economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: :In 2014, Ontario increased its "minimum wage" for personal support workers (PSWs) in publicly funded home care. Objective: The objective of this article is to determine the short-term results of this policy for home care PSWs' wages, hours and job stability. Methods: This study uses descriptive graphs and ordinary least squares and unconditional quantile regressions, using PSWs across Canada as comparison groups. Results: Pre-policy nominal wages for Ontario home care PSWs stagnated, whereas real wages declined. The policy increased home care PSWs' wages without noticeably affecting hours or job stability. However, wages were already increasing for low-wage home care workers in the rest of Canada. Conclusions: Ontario exercises monopsony power in the home care market and, before the wage increase, kept nominal wages stable compared to rising real and nominal wages in the rest of Canada. This PSW-specific wage increase did not represent a drastic change relative to market conditions.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,072 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare policyMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207