Family-friendly labor policies and child supervision: Evidence from the Gambia, Mauritania, and São Tomé and Príncipe
Notice bibliographique
Résumé
Background In many low- and middle-income countries (LMICs), children under five years old are frequently left home alone without adult supervision, exposing them to various risks. Family-friendly labor policies have the potential to improve parental care, but evidence of their effectiveness in LMICs remains scarce. Objective This study examines the association between labor market policies and the prevalence of unsupervised children in The Gambia, Mauritania, and São Tomé and Príncipe. Participants The study included a total of 42,399 children under five years of age, from two waves of the Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) conducted in The Gambia, Mauritania, and São Tomé and Príncipe. The surveys employed similar sampling strategies and survey weights, both of which was approved by UNICEF to ensure methodological rigor and representativeness. Methods A mixed-method approach was used to provide a comprehensive analysis of policy development and its impact on child adequate supervision. Using this method, we (a) tracked and verified policy development through key informant interviews, and (b) analyzed two waves of the Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS). Findings Our findings indicate that while labor market policies alone do not significantly reduce unsupervised time (adjusted risk ratio = 0.59-1.74, 95% confidence interval), their integration into broader child welfare strategies could enhance child supervision. Conclusion This study highlights the need for robust policies to address child protection challenges in LMICs. While not sufficient alone, their effective implementation can improve child supervision as part of child welfare strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».