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Record W2161595035 · doi:10.7202/1003586ar

L’action publique et la première naissance au Canada

2011· article· fr· W2161595035 on OpenAlexaffvenueabout
Jean-Dominique Morency, Benoı̂t Laplante

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender, Labor, and Family Dynamics
Canadian institutionsStatistics Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les études sur la relation entre l’action publique et la fécondité cherchent habituellement à mesurer l’effet d’une ou plusieurs mesures sur la fécondité. Dans cet article, nous ne nous intéressons ni à l’effet d’une mesure en particulier, ni à l’effet de l’action publique dans son ensemble sur la fécondité, mais plutôt à la manière dont les couples canadiens susceptibles d’avoir le premier enfant réagissent à l’environnement que créent l’État et le marché du travail. Nous utilisons des données qui proviennent d’une enquête longitudinale prospective auprès des ménages menée par Statistique Canada, l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. Nos résultats montrent que peu de facteurs ont un effet appréciable. Il semble que la décision qui conduit à la première naissance soit régie par deux mécanismes différents, selon que le revenu du couple est modeste ou non. Lorsque le revenu familial est modeste, la décision repose sur le montant des aides financières récurrentes ; lorsque le revenu est moyen, la décision repose plutôt sur le montant des prestations de maternité qui compensent la perte de revenu pendant le congé de maternité. Dans tous les cas, l’emploi permanent de la conjointe joue un rôle déterminant. La propriété de la résidence familiale joue également un rôle important. La décision d’avoir le premier enfant semble donc dépendre avant tout de la condition de la conjointe et de l’évaluation que le couple fait de ce que sera la situation financière de la famille une fois l’enfant né.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.574
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2011
Admission routes3
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