Introduction: comparing carer leave policies cross-nationally
Notice bibliographique
Résumé
This book examines and compares, for the first time, the origins, content and implications of national policies and policy instruments intended to enable people to provide care to family members and friends while remaining in paid employment.It focuses particularly on the emergence of legislated opportunities to take temporary leaves of absence from work to permit employees to fulfil care responsibilities -referred to throughout as 'carer leave'.In all countries included in this comparative book -Australia, Canada, Finland, Germany, Japan, Poland, Slovenia, Sweden and the United Kingdom -the proportion of employees with caring responsibilities is growing.Population ageing and global trends in economic conditions, among other factors, have produced rising labour force participation rates, especially among women, and dual-earner households have increasingly become the norm (Ortiz-Ospina et al, 2018).In many countries across the globe, although life expectancy is increasing, disability-free and healthy life expectancies have remained stable, increasing demand for care (Beard et al, 2016; GDB Ageing Collaborators, 2022).Health and long-term care systems are presented as being 'in crisis' due to concerns about financial and social sustainability (UN, 2018).In this context, many governments around the world are seeking to reduce or minimise expected growth in expenditure on health and care services.Increasingly, some argue, national policies rely ever more heavily on carers, with states 'bringing the family in [to caring arrangements] through the back door' (Kodate and Timonen, 2017: 291).As a result, there is now substantial evidence that family members and friends are providing high levels -and indeed the vast majority -of care around the world (Cès et al, 2019;Dykstra and Djundeva, 2020;Fast et al, 2023).Carers, it is argued, are conceived of as 'background resources' within welfare systems (Lloyd, 2023: 134), with their own needs and well-being marginalised.Reflecting these trends, the number of 'working carers' has grown rapidly and is predicted to continue to rise as societies age (Addati et al, 2018;Wimo et al, 2018).As Bouget et al (2016) highlight, demographic, social and cultural trends are increasing the likelihood of having to combine paid
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».