MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7135794610

Institutionelle Kinderbetreuung in Wien: Kosten und räumliche Zugänglichkeit zu privaten und öffentlichen Einrichtungen

2022· article· de· W7135794610 sur OpenAlexaff
Astrid; id_orcid 0000-0001-8975-6258 Pennerstorfer, Michaela Neumayr

Notice bibliographique

RevueWU Research · 2022
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociology and Education Studies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionRebootPrivate life
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Institutionelle Kinderbetreuung leistet einen wichtigen Beitrag zur frühkindlichen Entwicklung und trägt, wenn sie qualitativ hochwertig und flächendeckend angeboten wird, zum Abbau sozialer Ungleichheit bei. Für Wien zeigt sich jedoch, dass für Kinder, die in einem »reicheren« Wohnviertel aufwachsen, mehr Kindergartenplätze in räumlicher Nähe zur Verfügung stehen als für Kinder in »ärmeren« Wohnvierteln. Der Beitrag stellt dar, wie sich öffentliche und verschiedene private Kindergärten und -krippen in Wien bezüglich ihrer räumlichen Zugänglichkeit unterscheiden. Weiters wird untersucht, wie Betreiber von Kinderbetreuungseinrichtungen hinsichtlich ihrer Preissetzung und anderer Strukturmerkmale – etwa Öffnungszeiten – voneinander abweichen. Die Analyse<br/>basiert auf Daten über die räumliche Lage und verschiedene Strukturmerkmale von Kinderbetreuungseinrichtungen in Wien. Wir finden, dass die höhere Zugänglichkeit zu Kinderbetreuung in »reicheren« Wohnvierteln fast ausschließlich durch das Angebot der Gruppe der meist kleineren, gemeinnützigen privaten Betreiber entsteht. Das lässt sich v. a. dadurch erklären, dass sie dort auf höhere Geld- und Zeitressourcen der Eltern treffen. Aus Sicht der Kindergartenbetreiber scheint es, dass die öffentlichen Förderungen nicht ausreichen, um Kinderbetreuung in der gewünschten<br/>Qualität zur Verfügung zu stellen.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,244 · 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
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 revueWU ResearchMême sujetSociology and Education StudiesTravaux en français237 207