The Municipal Role in Child Care
Notice bibliographique
Résumé
Child care is a necessity for millions of Canadian families, but has been hampered by the scarcity of cost-effective spaces. In 2021, the federal government made a budget commitment to provide parents with, on average, $10-a-day regulated child care spaces within the next five years. Soon after, it introduced the Canada-wide Early Learning and Child Care (CWELCC) program, implemented through federal–provincial/territorial multilateral agreements. With the notable exception of Ontario (and at one point Alberta), child care in Canada has not historically been delivered by municipalities. The CWELCC provides an opportunity for a significantly enhanced role for municipalities to increase access to quality child care as the order of government closest to those who are affected. The eighth report in the Who Does What series from the Institute on Municipal Finance and Governance (IMFG) and the Urban Policy Lab examines the role that municipalities can play in child care and their ability to fund, manage, and deliver child care in response to the increased demand. Martha Friendly reviews international precedents for federally funded and municipally managed and/or delivered child care with a view to learning from their experiences and considers the advantages that a heightened municipal role could play in strengthening Canada’s newest social program as it rolls out. Gordon Cleveland and Sue Colley investigate the roles and responsibilities of the different levels of government and how they will change in light of the CWELCC, with a focus on actions that Ontario will need to take over the next 20 years. Rachel Vickerson and Carolyn Ferns discuss how governments can play a role in addressing the dire need for early child care educators. Carley Holt proposes a roadmap for municipalities that brings stakeholders together to establish distinct approaches for their communities.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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.
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 ».