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Enregistrement W3122326121

Increased paid maternitiy leave and children's development measured at age four to five. An empirical analysis

2011· preprint· en· W3122326121 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Haeck

Notice bibliographique

RevueLirias (KU Leuven) · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyPsychologyMatching (statistics)Developmental psychologySelection biasDemographyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parental leave policies are often enacted based on the premise that children will bene.t from an extended period of time spent with their parent. A number of research studies have looked at the effect of maternal time investments on the early development of skills, behavioral well-being and health, but the results thus far are mixed and mainly based on multivariate analysis. This approach can often not eliminate selection bias and can rarely predict the sign and magnitude of the bias. In this paper, I evaluate the effect of extended maternal care on children’s development at age 4 to 5 using observational data prior to and after the Canadian parental leave reform, which extended total paid leave from 25 to 50 weeks on December 31st, 2000. Previous research exploiting this labor supply shock found that mothers significantly increased their time at home in the first year, but generally found no significant effects on parent-reported measures of development between age 7 and 24 months. For the first time in this literature, children of mothers receiving maternity leave benefits are identified and compared with all other children. Using matching difference-in-differences, I find that the policy change had positive effects on cognitive development, measured using different standardized tests for children aged 4 and 5. Behavioral development effects are mixed and mainly not significant. Effects on the family environment and parent-reported health measures are positive and significant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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