Income trajectories of families raising a child with a neurodisability
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine household income trajectories of children with and without neurodisability over a period of 6 years. METHOD: We used four cycles of the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth, a longitudinal study of the development and well-being of Canadian children from birth into adulthood. RESULTS: While household income increased over time for both groups, families of children with neurodisability had consistently lower household income compared to families of children without neurodisability even after controlling for child and family socio-demographic characteristics. The presence of an interaction effect between parent work status and child with neurodisability at baseline indicated that among children whose parent(s) were not working at baseline, household incomes did not differ between children with and without neurodisability. CONCLUSIONS: The association between child with neurodisability and lower household income may not hold for all types of parents', working status is an important consideration.Implications for RehabilitationFindings support the health selection hypothesis that health status shapes diverging economic conditions over time: children with a ND have lower household incomes than children without a ND child across all waves of the Canadian National Longitudinal Survey of Youth.Income gaps did not increase or decrease over time; rehabilitation services and policies must consider the lower average incomes associated with raising a child with a ND.Social assistance support likely plays a key role in closing the gap, especially for non-working families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».