Populations Served by Child Care Centers Accepting Subsidies and Linkages with State Subsidy Policies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: We conducted a latent profile analysis using data from centers (n = 3,474) employing Child Care and Development Fund (CCDF) subsidies in the 2019 National Survey of Early Care and Education. We identified subgroups of centers based on enrollment of children from CCDF priority populations and other diverse backgrounds. There were three subgroups: centers offering a wider breadth of services for priority populations, centers responsive to specific child or family needs, and centers with less emphasis on priority populations. While CCDF priority populations are represented across child care centers nationally, we found some disparities in populations served by different groups of centers related to children’s race/ethnicity and disability status. We also used multinomial logistic regression with state policies from the CCDF Policies Database. State CCDF policies predicted differences between groups of centers. Practice or Policy: Child care subsidies can improve families’ child care participation by reducing their costs. Because CCDF subsidies are not usually available for all eligible families, federal law prioritizes specific groups of children/families to promote more equitable ECE access. Our findings suggest that states may have opportunities to improve equitable access to child care by considering how priority populations align with demonstrated needs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle