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Enregistrement W4299910604 · doi:10.46692/9781847425256.007

Values, policies and the well-being of young children in Canada, Norway and the United States

2001· other· en· W4299910604 sur OpenAlexaboutno aff
Shelley Phipps

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This chapter explores connections that exist among values, policies and outcomes for young children in Canada, Norway and the United States. For example, values are likely to be directly associated with the wellbeing of children by influencing parenting styles and the expectations which parents have for their children. Values may help to shape social policies that affect the well-being of children; existing social policies may help to shape the values of the people who experience them. Social policies available to families with young children might be expected to have important associations with family poverty status as well as indicators of children’s well-being such as physical or emotional health or success at school; perceptions about problems/success of children will influence perceived social policy needs. To examine some of these connections, use is made in this chapter of three different collections of microdata from the early to mid-1990s: The World Values Survey (1990); the Luxembourg Income Study (LIS) (1994 and 1995); and three microdata surveys which provide information about child health and well-being (the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (1994/95); the Norwegian Health Survey (1994) and the US National Longitudinal Survey of Youth – Mother/Child Survey (1994). An obvious question to ask at this stage is why it makes sense to study Canada, Norway and the US? The US and Canada are obvious choices for comparison, given the proximity and policy similarities between the two. Norway makes an interesting third choice insofar as it is a country with policies that are very different from the other two. (Of course, a necessary condition was also that all countries have accessible microdata on child outcomes, which in practice was a very limiting condition.) While there are differences in policy between Canada and the US, they are less dramatic than the difference between what is available in Norway and what is available in either of the North American countries. This variation increases what can be learned from the cross-country comparisons. While Canada, Norway and the US are all affluent, industrialised countries, it should be noted at the very beginning that the three countries studied do differ significantly in terms of geography and culture.

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 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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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
Publié2001
Routes d'admission1
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