A Sector Hanging in the Balance: Early Childhood Development and Lockdown in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
New evidence suggests that over four months after the closure of early childhood development (ECD) programmes on 18 March 2020, the ECD sector was likely to be operating at less than a quarter of its pre-lockdown levels. Of the 38 percent of respondents from the new NIDS-CRAM survey reporting that children aged 0-6 in their households had attended ECD programmes before the lockdown in March, only 12 percent indicated that children had returned to these programmes by mid-July, well after programmes were allowed to reopen. Using these findings, we estimate that just 13 percent of children aged 0-6 were attending ECD programmes by mid-July to mid-August compared to 47 percent in 2018. The last time that ECD attendance rates were as low as this was in the early 2000s. At this point it is not yet clear what proportion of these declines are only temporary, or whether there will be a lasting impact on ECD enrolment in the country. This dramatic contraction in the ECD sector relates to prohibitive costs to reopening ‘safely’ imposed by the regulatory environment, coupled with shocks to the demand side for ECD programmes (both in terms of reduced household incomes and parent fears of children contracting COVID-19). When viewed from a broader socio-economic lens, the threat of ECD programme closures across the nation will have impacts beyond ECD operators to the lives of millions of children, millions of households and millions of adults who rely on these ECD services. A swift intervention by government is necessary to save this important sector and limit the ripple effect of programme closures on multiple layers of society.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».