The impact of placing adolescent males into foster care on their education, income assistance and incarcerations
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the causal impacts of taking youth on the margins of risk into foster care is an element of the evidence-base on which policy development for this crucial function of government relies. Yet, there is little research looking at these causal impacts; neither is there much empirical work looking at long-term outcomes. This paper focuses on estimating the impact of placing 16 to 18 year old male youth into care on their rates of high school graduation, and post-majority income assistance receipt and incarceration. Two distinct sources of exogenous variation are used to generate instrumental variables, the estimates from which are interpreted in a heterogeneous treatment effects framework as local average treatment effects (LATEs). And, indeed, each source of exogenous variation is observed to estimate different parameters. While both instruments are in accord in that placement in foster care reduces (or delays) high school graduation, the impact of taking youth into care on income assistance use has dramatically different magnitudes across the two margins explored, and, perhaps surprisingly, one source of exogenous variation causes an increase, and the other a decrease, in the likelihood of the youth being incarcerated by age 20. Our results suggest that it is not enough to ask whether more or fewer children should be taken into care; rather, which children are, and how they are, taken into care matter for long-term outcomes.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».