Le soutien financier à la garde d'enfants : les effets sur le travail des femmes, le revenu des familles et les finances publiques
Bibliographic record
Abstract
Les mesures de soutien financier à la garde d'enfants sont au coeur d'objectifs multiples au Québec et ailleurs au Canada. Dans cet article, nous présentons, à l'aide de simulations, l'impact des trois principales mesures actuelles (le crédit d'impôt provincial et la déduction d'impôt fédérale pour frais de garde, et les subventions directes aux garderies) sur le revenu des familles, la participation des femmes au marché du travail et les finances publiques québécoises et canadiennes. Contrairement à ce que l'on trouve dans la littérature canadienne existante sur ce sujet, nous estimons ici cet impact à l'aide d'un modèle structurel d'offre de travail qui intègre les préférences travail/loisirs des familles. Ce modèle tient également compte du système fiscal et des transferts du Québec et du Canada, de l'effet des coûts fixes liés à un emploi, des types de garde et de leurs coûts, ainsi que la distribution des caractéristiques socio-démographiques des familles québécoises. Les mesures de soutien financier à la garde d'enfants accroissent globalement et considérablement le revenu des familles après impôt, transferts et frais de garde ; elles ont aussi un impact plus marqué sur le revenu et sur le travail des femmes monoparentales que sur celui des femmes ayant un conjoint. L'abolition de ces mesures entraînerait des économies substantielles sur le plan des finances du gouvernement québécois, mais influencerait peu celles du gouvernement fédéral.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".