The Big Short: Expansion of Early Childhood Education in Post-Pandemic Canada
Bibliographic record
Abstract
La demande d’éducateur.rice.s de la petite enfance devrait augmenter alors que l’économie canadienne s’adapte à la fin de la pandémie de COVID-19 et que de plus en plus de Canadien.ne.s reprennent le travail en présentiel. Pour appuyer cette transition, le gouvernement fédéral a signé des accords bilatéraux avec les territoires et les provinces afin d’investir plus de 30 milliards de dollars dans la création d’un système universel de garde d’enfants à 10 dollars par jour. Ces mesures ambitieuses marquent un jalon dans l’histoire de la garde d’enfants au Canada. Cependant, il est difficile de savoir si le vivier actuel de diplômé.e.s en éducation de la petite enfance (EPE) sera suffisant pour répondre à cette demande accrue. L’analyse de données issues de la plateforme longitudinale entre l’éducation et le marché du travail (PLEMT) permet de dresser le constat selon lequel les personnes diplômées des programmes d’EPE ont tendance à être concentrées dans un nombre relativement restreint de provinces, proviennent principalement de collèges et obtiennent des résultats très modestes sur le marché du travail. Le présent article étudie la transition de carrière des diplômé.e.s en EPE et soutient que la faible rémunération ainsi que son potentiel pour signaler la dévaluation de la main-d’œuvre des services de garde d’enfants sont des facteurs contributifs de l’abandon du domaine par les professionnel.le.s en EPE. De plus, il examine les implications politiques de cette pénurie potentielle de professionnels de l’EPE.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: yes · About a Canadian topic: yes | Observational | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes | Other design | medium |
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".