Examining the Stability and Durability of Child Care Arrangements during the COVID-19 Pandemic in Canada
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a provoqué d'importantes perturbations dans tous les secteurs du travail et de la vie familiale, y compris les services de garde éducatifs à l'enfance (SGÉE). Les recherches démontrent que l'instabilité (soit les interruptions aux services de garde) et l'absence de durabilité des SGÉE (soit le maintien des mêmes services de garde au fil du temps) peuvent exacerber le stress des parents et nuire au développement de l'enfant. S'inspirant des données d'un sondage original réalisé en décembre 2020 auprès de 882 parents de jeunes enfants de quatre provinces canadiennes, les autrices ont examiné les choix des parents au sujet de la garde d'enfants avant la pandémie et les répercussions de la COVID-19 sur ces dispositions, dans l'immédiat et à long terme. Dans leur échantillon, elles ont trouvé que a) les services hors du domicile étaient plus instables et plutôt moins durables que ceux à domicile; b) la perte d'accès pendant la pandémie à cause de la fermeture des centres de la petite enfance était moins marquée en Colombie-Britannique, ce qui était toutefois contrebalancé par un taux relativement élevé de retraits volontaires; c) l'Ontario a présenté un taux relativement élevé de pertes d'accès en raison des fermetures et des retraits volontaires; d) dans l'ensemble, 64 % des dispositions en matière de garde se sont révélées durables, mais e) la durabilité était plus faible dans les familles à plus faible revenu et en Ontario. En revanche, la durabilité était beaucoup plus élevée au Québec, ce qui fait ressortir le rôle possible des investissements dans les politiques des SGÉE pour protéger les parents et les enfants en cas d’événements déstabilisants.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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, 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".