MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7038567218

Immigrant gaps in parental time investments into children's human capital activities

2022· other· en· W7038567218 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationHuman capitalProsperityTime allocationInvestment (military)Leisure timeTime-use surveyWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current and future well-being and economic prosperity of children depend in large part on the nuances of decisions made by parents with respect to familial resources, an important part of which regard the time spent in the company of children. We estimate differences in the time that immigrant and Canadian-born parents allocate to child-care activities relative to other activities using the time diaries from the General Social Survey. We find that mothers born abroad spend more time at work and less time in leisure but there is no significant difference in time devoted to household production or child service between them and Canadian-born mothers. Despite not finding differences by immigration status in the total care-time parents provide for their children, we do find significant differences - by immigrant status - in time specifically devoted to human capital investment activities with children: African, Asian, European and South-Central American mothers spend up to 30 more minutes daily in these activities than the Canadian born. We further assess the patterns of time use of second-generation young adults and find that they spend more time on education and homework compared to third generation or higher young adults. This supports a plausible effect of the time invested in children's human capital generating activities by immigrant parents on their Canadian-born children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in Economics→Même sujetMigration and Labor Dynamics→Travaux en français237 207→