Parental Leave and Child Care Policies and Programs: An In-depth look at the United States and comparative analysis of industrialized OECD nations
Notice bibliographique
Résumé
abstract: When my attention was brought to the overwhelming lack of family policy support in the United States, my curiosity led me to look into what other industrialized nations are doing to support growing families and find out what policies and programs have been put in place to better facilitate the work-home balance. I first provide a brief background context of family policy in the United States, leading up to the development and implementation of our nation's parental leave legislation, the Family and Medical Leave Act (FMLA). I present the crucial concerns of this provision, as well as the effects that policy has on children's well-being. The second major part of this analysis deals with child care programs and the myriad challenges so many families encounter in this realm. Specifically addressed are the topics of affordability, accessibility and quality of child care found in the U.S. After an in-depth look at U.S. policies, I transition to a comparative analysis of parental leave and child care provision in a range of other nations in the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), specifically Canada, Australia, the United Kingdom, France, Sweden and Norway. I carefully chose these countries to offer a broad spectrum of family policies to compare to our own. I then return to a discussion of limitations of U.S. family policy and the values and ideology it represents, as well as the importance of strengthening such policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».