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Enregistrement W4223474230 · doi:10.1002/pam.22583

The impact of parental benefits on disadvantaged households

2024· article· en· W4223474230 sur OpenAlexaffabout
Nathalie Havet, Guy Lacroix, Morgane Plantier

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy Analysis and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedPovertyGovernment (linguistics)ScheduleDemographic economicsDuration (music)Public economicsBusinessEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past 25 years, the Government of Quebec (Canada) has introduced a number of relatively novel policies aimed at fighting poverty such as the Universal Child Care Program (UCCP) in 1997 and the Quebec Parental Insurance Program (QPIP) in 2006. Since its inception, the QPIP has provided a means‐tested supplementary benefits scheme for disadvantaged households. The scheme yields a well‐defined kink in the benefits schedule with respect to two entirely exogenous criteria. Using the QPIP administrative data files from 2006 to 2017, we estimate the causal impact of the supplemental benefits on leave duration and participation of poor households within a sharp Regression Kink Design (RKD) approach. Our results indicate that single mothers are relatively responsive to additional benefits. Conversely, partnered mothers are not found to respond to the supplemental benefits, irrespective of fathers’ own participation in the parental leave. The Canadian government is currently considering introducing a similar parental leave program. Our results may prove useful for the design of the program.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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