The Development Benefits of Maternity Leave
Notice bibliographique
Résumé
Within developing countries, studies addressing the effects of maternity benefits on fertility, infant/child health, and women’s labor force participation are limited and provide contradictory findings. Yet, knowledge regarding the implementation of maternity provisions is essential, as such policies could significantly improve women and children’s well-‐being. We add to this literature by using fixed effects panel regression from 1999 through 2012 across 121 developing countries to explore whether different types of maternity leave policies affect infant/child mortality rates, fertility, and women’s labor force participation, and whether those effects are shaped by disparities in GDP per Capita and Secondary School Enrollment. Our findings demonstrate: 1) both infant and child mortality rates are expected to decline in countries that institute any leave policy, policies that last 12 weeks or longer, and policies that increase in duration and payment as a percentage of total annual salary, 2) fertility is expected to decline in countries that have higher weekly paid compensation, 3) maternity leave provisions decrease fertility and infant/child mortality rates most in countries with lower GDP per capita and countries with middle range secondary enrollment rates, and 4) labor force participation does not increase. Our results suggest that policy makers must consider the duration, compensation, and goals (addressing fertility versus mortality rates) of a policy alongside a country’s economic development and secondary school enrollment when determining which maternity leave provisions to apply within developing-‐country contexts.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».