A behavioral economics analysis of the participation in early childhood development social programs promoted by civil societies in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Based on a behavioral economics (BE) approach, we analyzed the decision to participate in an early childhood development (ECD) program implemented in Mexico by a non-governmental organization. We conducted a literature review and a qualitative study of four localities participating in the ECD program. Situated in the state of Oaxaca, these communities are characterized by high and very high levels of social marginalization. From May 20 to 30, 2019, we collected primary data through semi-structured interviews (n = 30) and focus groups (n = 7) with a total of 61 informants (51 women and 10 men). We then performed an inductive systematic analysis of the data to identify documented cognitive bias associated with the decisions of individuals to participate and remain in or abandon social programs. The interviewees were living in conditions of poverty, facing difficulties in meeting even their most basic needs including food. Program participants attached far greater weight to incentives such as the basic food basket than to the other benefits offered by the program. The four localities visited maintained traditional views of domestic roles and practices, particularly regarding child-rearing, where women were in charge of childcare, home care and food preparation. Problems linked to child malnutrition were a decisive factor in the decision of residents to participate and remain in the program. Testimonials gathered during the study demonstrated that the longer the mothers remained in the program, the more they understood and adopted the concepts promoted by the interventions. In contexts marked by economic vulnerability, it is essential that ECD programs create the necessary conditions for maximizing the benefits they offer. Our analysis suggests that cognitive load and present bias were the biases that most severely affected the decision-making capacity of beneficiaries. Therefore, considering loss aversion and improving the management of incentives can help policymakers design actions that "nudge" people into making the kinds of decisions that contribute to their well-being.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».