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Enregistrement W3152571774

Longer School Schedules, Childcare and the Quality of Mothers’ Employment: Evidence from School Reform in Chile

2020· preprint· en· W3152571774 sur OpenAlexfundno aff
Matías Berthelon, Diana Krüger, Catalina Lauer, Luca Tiberti, Carlos Zamora

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaDepartment for International DevelopmentInternational Development Research CentreGovernment of Canada
Mots-clésSubsidyWelfareQuality (philosophy)Demographic economicsInequalityScheduleLabour economicsEconomicsPanel dataEmpirical evidenceEconometrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ample empirical evidence has found that access to childcare for preschool children increases mothers’ labor force participation and employment. In this paper, we investigate whether increased childcare for primary school children improves the quality of jobs mothers find by estimating the causal effect of a school schedule reform in Chile. Combining plausibly exogenous temporal and spatial variations in school schedules with a panel of individual mothers’ employment between 2002 and 2015, we estimated a fixed-effects model that controlled for unobserved heterogeneity. We found a positive effect of access to full-day schools on several measures of ’the quality of mothers’ jobs, which were correlated to working full-time. We also found small, positive effects on quality of fathers’ jobs. Our evidence suggests that the mechanism driving the effect was the effect of the reform’s implicit subsidy to the cost of childcare on the opportunity cost of mothers’ time. We also found that less educated mothers benefited most from the reform. Thus, childcare can increase household welfare by improving parents’ jobs and can play a role in reducing inequality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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