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Enregistrement W3080302856 · doi:10.3386/w27717

The EITC and Maternal Time Use: More Time Working and Less Time with Kids?

2020· report· en· W3080302856 sur OpenAlexaff
Jacob Bastian, Lance Lochner

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2020
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesW.E. Upjohn Institute for Employment ResearchSid W. Richardson FoundationSmith Richardson Foundation
Mots-clésEarned income tax creditInvestment (military)Time allocationEconomicsLabour economicsWork timeTime-use surveyWork (physics)Production (economics)Demographic economicsTax creditPublic economicsMicroeconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parents spend considerable sums investing in their children's development, with their own time among the most important forms of investment. Given well-documented effects of the Earned Income Tax Credit (EITC) on maternal labor supply, it is natural to ask how the EITC affects other time allocation decisions, especially time with children. We use the American Time Use Surveys to study the effects of EITC expansions since 2003 on time devoted to a broad array of activities, with considerable attention to the amount and nature of time spent with children. Our results confirm prior evidence that the EITC increases maternal work and reduces time devoted to home production and leisure, especially among unmarried women. More novel, we show that the EITC also reduces time spent with children; however, almost none of this reduction comes from time devoted to active investment-related activities that are most likely to foster child development.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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