The Impact of Child and Maternal Health Indicators on Female Labor Force Participation after Childbirth: Evidence for Germany
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the influence of child health and maternal physical and mental health on female labor force participation after childbirth in Germany. Our analysis is based on data from the German Socio-Economic Panel (SOEP) study, which enables us to measure child health based on the occurrence of severe health problems including mental and physical disabilities, hospitalizations, and preterm births. Since child health is measured in SOEP at a very young age, we can rule out the reverse effects of maternal employment on child health that appeared in US studies. We investigate the influence of these indicators on various aspects of female labor force participation after childbirth within a two-year time period, including continuous labor force participation in the year of childbirth and the transition to employment in the year following childbirth. Since the majority of women in Germany do not go back to work within the first two years after childbirth, we also investigate their intention to return to work and their preferred number of working hours. We find that severe child health problems have a significant negative effect on maternal labor force participation and a significant positive effect on mothers’ preferred number of working hours, while hospitalizations and preterm births have no significant effect. For maternal health, we find a significant negative effect of poor maternal mental and physical health on female labor force participation within a year of childbirth. To our knowledge, this is the first empirical study of this kind using data from outside the US.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».