Les services d’apprentissage et de garde des jeunes enfants au Canada : Caractéristiques des entreprises et produit intérieur brut de l’industrie
Bibliographic record
Abstract
Les services de garde rendent possible la participation des parents à l’économie et ils peuvent favoriser l’apprentissage, le développement du langage et le développement social des jeunes enfants avant qu’ils n’entrent dans le système scolaire. Toutefois, il existe peu de renseignements cohérents et comparables sur les entreprises offrant des services d’apprentissage et de garde des jeunes enfants dans les provinces et les territoires. Cette étude se penche sur les caractéristiques économiques et opérationnelles des services de garde au Canada, dont les services de garderie offerts sur le marché par les entreprises, et les services d’apprentissage des jeunes enfants financés par le gouvernement (maternelle et prématernelle). Cette étude s’appuie sur des ensembles de données administratives pour recenser les entreprises canadiennes qui ont offert des services de garde aux enfants de 5 ans et moins au cours de la période de 2008 à 2016. Ces entreprises ont ensuite été utilisées comme base de référence pour examiner les revenus et le produit intérieur brut de l’industrie des services de garde selon le type d’entreprise (constituée en société ou non) générant un revenu.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".