Policy structures in Australia, the UK and Canada
Notice bibliographique
Résumé
One way to analyse early childhood education and care (ECEC) policy is to measure and compare total government expenditure on ECEC as a proportion of gross domestic product (GDP). While most countries across the Western world have increased investment in ECEC services as a percentage of GDP over the past decade (OECD, 2015, PF3.1), the ways in which spending is structured has changed. In addition to spending as a proportion of GDP, comparisons of ECEC policy also include: expenditure per child; access to and participation in formal, centred-based services; the affordability of centre-based ECEC as a proportion of average or median family income; and the quality of different service models. Affordability of services often reflects the role and level of responsibility the public sector has for funding and regulating services. Ultimately, affordability across different social groups – including income levels – provides an indication of the division of responsibility between public and private sectors for funding and delivering formal and regulated services (Meyers and Gornick, 2003; Lloyd and Penn, 2012; Gambaro et al, 2014). We know less about how policy mechanisms and funding structures can support the use of different types of ECEC, especially informal and unregulated care, including care in the child's home. The dynamic between these different types of services matter because, as Jenson and Sineau indicate, it is the ‘details of the services, the eligibility rules and forms of delivery’ that have an impact on the types of services accessible to families, and the quality of these services (2001, p 5). Government involvement in the funding, delivery and regulation of ECEC affects families’ early education and care options. Families’ ECEC decisions about whether to use formal/informal and regulated/unregulated care are therefore shaped by individual and socially embedded preferences (Vincent and Ball, 2006), but also by government policy structures and supports. As discussed in the previous chapters, policy developments and government’ positions towards in-home childcare have evolved alongside broader shifts in ECEC policy, which have included a shift from direct service delivery towards a marketised service environment led by demand-side funding. Funding and subsidies available for families using in-home childcare may or may not be contingent on services and individual providers meeting specific standards or regulations.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».