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Enregistrement W4287831671 · doi:10.1017/bpp.2022.18

Information effects on parental choices for early childhood education and care

2022· article· en· W4287831671 sur OpenAlexaffabout
Samantha Burns, Adrienne Davidson, Linda A. White, Delaine Hampton, Michal Perlman

Notice bibliographique

RevueBehavioural Public Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood educationPsychologyTest (biology)Child careSample (material)Conjoint analysisSocial psychologyMedical educationDevelopmental psychologyNursingMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing research demonstrates that parents are poorly informed consumers of early childhood education and care (ECEC) services. Choosing such services is a complex process shaped by a combination of logistical limitations (e.g., cost/location), informational barriers and ideas about what the goal of care should be (e.g., education of young children or provision of an environment that feels like home). Experimental studies have also demonstrated that when study participants are informed of the importance of a specific decision, they engage in more complex decision-making. In this article, we test whether providing parents with information about the regulatory stringency of ECEC options available influences their choices regarding ECEC. A conjoint survey designed to capture quasi-behavioural choices for ECEC services was completed by 682 parents. Before engaging with the survey, participants were randomly assigned into either a control group or a treatment group that informed them about the stringency of oversight regarding ECEC options available in the province of Ontario, Canada. Receiving information did not meaningfully change the choices of the entire sample. However, a subgroup analysis revealed an important information effect on parent decisions for lower income/lower-education parents.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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