Services de garde et offre de travail des mères : effets dynamiques sur le revenu de travail avec effets de sélection et endogénéité de l'expérience
Bibliographic record
Abstract
Depuis septembre 1997, le gouvernement québécois subventionne la différence entre la contribution parentale et le coût de services de garde universels et publics. Lefebvre et Merrigan (2005a, 2005b, 2007a, 2007b) de même que Baker et al. (2005) ont montré que cette politique avait augmenté l'offre de travail des mères. Ce travail tente de vérifier si cette expérience supplémentaire s'est matérialisée par une prime salariale chez les mères québécoises par rapport au reste du Canada. \nLa procédure de Semykina et Wooldrige (2006) fut choisie pour estimer le rendement de l'expérience sur le salaire à l'aide de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) de 1993 à 2004. Sous certaines hypothèses, les auteurs contournent plusieurs problèmes économétriques. D'abord, l'expérience est endogène, c'est-à-dire qu'elle découle d'une panoplie d'autres variables. Ensuite, elle peut dépendre de facteurs non observés comme le talent et la motivation au travail, un phénomène désigné par l'hétérogénéité non observée. Puisque l'échantillon ne contient que des femmes qui occupent un emploi, un biais de sélection peut aussi affecter la validité des résultats. La méthode des auteurs détecte et corrige ce biais. Les instruments contrôlant pour l'endogénéité comptent entre autres la variable de politique de services de garde puisque l'étude fait l'hypothèse qu'elle augmente l'expérience sans être corrélée avec le salaire. De plus, des tests détectent les instruments faibles ou invalides. Enfin, une régression de forme réduite remplace les variables endogènes par leurs instruments afin d'isoler l'effet de la politique sur le salaire. Les résultats montrent que les femmes du Québec ont profité d'une augmentation de leur expérience ce qui a accru leur salaire, mais des problèmes liés à la conception de la variable d'expérience, à la faiblesse et à l'invalidité des instruments empêchent d'isoler cet effet pour les mères québécoises ayant été exposées à la politique de services de garde. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Données de panel, Endogénéité, Expérience, Services de garde.
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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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".