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Enregistrement W7016050758

A welfare analysis of universal childcare : lessons from a Canadian reform

2024· other· en· W7016050758 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWarwick Research Archive Portal (University of Warwick) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchToulouse School of Economics
Mots-clésCounterfactual thinkingWelfareLiberian dollarGovernment (linguistics)Marginal utilityYield (engineering)Marginal valueWelfare reformValue (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leveraging the introduction of universal low-fee daycare in Québec in 1997, we assess the welfare effect of universal childcare provision. First, using novel data on local daycare coverage and a difference-in-differences design, we show that positive impacts on maternal labor supply and childcare use are greater in areas with larger daycare expansion, suggesting that childcare availability, not just affordability, drives these responses. We then estimate the policy's Marginal Value of Public Funds (MVPF), defined as the ratio of beneficiaries' utility gains to net governmental costs. Unlike the standard sufficient-statistics metric, which assumes a marginal change in fiscal policy, we quantify the beneficiaries' utility gains through a model of maternal labor supply and childcare choices. This allows us to relax the common marginal-policy assumption and to incorporate non-pecuniary benefits for parents. Our results indicate substantial welfare gains from universal policies, with approximately $3.5 of benefits per dollar of net government spending - over twice the amount captured by the sufficient-statistics metric. Counterfactual simulations suggest that allocating more resources to increasing availability, rather than improving affordability, could yield even larger social returns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0190,008
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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