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Enregistrement W4241819317 · doi:10.1086/709396

H. Gregg Lewis Prize

2020· article· en· W4241819317 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Labor Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParental leaveIncentiveEconomicsLabour economicsPublic policyFamily LeaveSociologyDemographic economicsWork (physics)Economic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous articleNext article FreeH. Gregg Lewis PrizePDFPDF PLUSFull Text Add to favoritesDownload CitationTrack CitationsPermissionsReprints Share onFacebookTwitterLinked InRedditEmailQR Code SectionsMoreThe H. Gregg Lewis Prize for the best paper published in the Journal of Labor Economics during 2018–19 has been awarded to Ankita Patnaik for “Reserving Time for Daddy: The Consequences of Fathers’ Quotas,” which appeared in the October 2019 issue of the Journal.The Prize Committee consisted of Marianne Page (chair), William Kerr, and Petra Todd. The relationships between the division of household labor, formal childcare, and the gender gap in wages have long been of interest to labor economists. Patnaik’s study focuses on the potentially important role of fathers’ involvement in early childcare and the ways in which well-designed family leave policies might influence these relationships. Previous studies have shown that a disproportionate amount of housework is done by women and that this contributes to the gender pay gap. As a result, men’s involvement at home has received increasing public attention, and some countries have enacted family leave policies that incentivize father’s participation in parental leave. Little is known, however, about what types of incentives will be most successful in getting parents to share leave more equally or what the long-run impacts of successful short-term policies might be.Patnaik leverages a natural experiment generated by the 2006 introduction of the Quebec Parental Insurance Plan to provide the first causal analysis of the shorter- and longer-term consequences of a policy aimed at promoting paternity leave. This policy established a nontransferable right to 5 weeks of leave for fathers at the time of their child’s birth. Using both regression discontinuity and difference-in-differences designs that exploit the fact that other provinces did not make similar changes in their family leave policies, Patnaik finds that the Quebec Parental Insurance Plan was very effective. Fathers’ leave claims increased by 53 percentage points, and fathers’ leave duration increased by 3 weeks.The committee was impressed with the author’s thorough analysis of a novel policy event, the employment of multiple methodological approaches, and her detailed exploration of mechanisms. What excited us most, however, was her follow-up analysis with time diary data, which shows that the policy-induced increase in fathers’ leave taking had a persistent impact several years after the birth, shifting households more toward a dual-caregiver, dual-earner model. This is an important finding because it suggests that small changes in initial parenting experiences can have long-lasting effects on parents’ behavior and that there may not need to be a trade-off between gender equality in the labor market and parental investments in children. Previous articleNext article DetailsFiguresReferencesCited by Journal of Labor Economics Volume 38, Number 3July 2020 Published for the Society of Labor Economists, Economics Research Center/ NORC Article DOIhttps://doi.org/10.1086/709396 © 2020 by The University of Chicago. All rights reserved.PDF download Crossref reports no articles citing this article.

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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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4320,285

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
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