Access to Childcare\nand Home Care\nServices across\nEurope. An Analysis of the European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU SILC), 2016. Social Inclusion\nReport No 8. September 2019
Notice bibliographique
Résumé
This report uses EU-SILC data for 2016 to examine differences by social risk group and social class in access to care services – specifically, childcare and home care for people with an illness or disability. We focus on 11 countries and four welfare regimes across Europe. We also examine the association between access to these services and both poverty and employment. There are three main findings. First, countries with universal services, or a strong welfare state, provide greater access to care overall, and greater access for vulnerable social risk and social class groups. Countries with means tested services offer lower coverage which results in a greater chance of unmet need for care. Second, certain social-risk groups have a higher chance of experiencing unmet need for childcare and home care. Social class or household composition differences within such groups cannot fully explain their likelihood of reporting unmet need. This suggests that social-risk groups are particularly vulnerable to unmet need. Third, unmet need for childcare and home care is associated with deprivation and, in the case of childcare, non-employment. In this way, unmet need for childcare in particular may act as a barrier to labour market participation. Although our analysis cannot establish a causal link between the two, unmet care need and non-employment are related, and could be a significant force for social exclusion. Policy efforts should limit the experience of unmet care needs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».