Will the Increased Investment in Early Childhood Education and Care in Canada Pay off? It Depends!
Bibliographic record
Abstract
Le présent article explore l'impact potentiel d'une augmentation de l'investissement dans les services de soins éducatifs à la petite enfance au Canada. Avec un investissement de plusieurs milliards de dollars visant à rendre des soins de haute qualité accessibles, abordables, flexibles et inclusifs pour tous les Canadiens et toutes les Canadiennes, ce projet devrait refaçonner le paysage des services de garde au Canada. Une amélioration de l'accès aux services de soins éducatifs à la petite enfance est importante, mais ne suffit pas. La qualité doit être la pierre angulaire du programme, et les besoins de familles à faible revenu doivent faire l'objet d'une attention particulière. Des mesures incitatives stratégiques pour les fournisseurs de soins et un appui financier pour le personnel éducatif constituent des façons pratiques d'améliorer de façon significative l'efficacité et la portée des services de soins éducatifs à la petite enfance. L'objectif n'est pas simplement d'avoir plus de places en garderie, mais d'offrir de meilleurs soins pour tous. L'article tire parti de toute une gamme d’études de recherche et de documents de politiques pour explorer les défis et les bénéfices potentiels de cet ambitieux projet et pour offrir des recommandations sur la façon dont les intervenants peuvent travailler ensemble à assurer sa réussite. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. Ce volume-ci est le cinquantième. Pour commémorer cet événement, nous avons organisé une série de conférences qui sont publiées dans ce numéro spécial. La professeure Dhuey a donné cette conférence lors des réunions de l'Association canadienne d’économique à Winnipeg en juin 2023.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".