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Record W7135794610

Institutionelle Kinderbetreuung in Wien: Kosten und räumliche Zugänglichkeit zu privaten und öffentlichen Einrichtungen

2022· article· de· W7135794610 on OpenAlexaff
Astrid; id_orcid 0000-0001-8975-6258 Pennerstorfer, Michaela Neumayr

Bibliographic record

VenueWU Research · 2022
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicSociology and Education Studies
Canadian institutionsInstitute on Governance
Fundersnot available
KeywordsEuropean unionRebootPrivate life
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Institutionelle Kinderbetreuung leistet einen wichtigen Beitrag zur frühkindlichen Entwicklung und trägt, wenn sie qualitativ hochwertig und flächendeckend angeboten wird, zum Abbau sozialer Ungleichheit bei. Für Wien zeigt sich jedoch, dass für Kinder, die in einem »reicheren« Wohnviertel aufwachsen, mehr Kindergartenplätze in räumlicher Nähe zur Verfügung stehen als für Kinder in »ärmeren« Wohnvierteln. Der Beitrag stellt dar, wie sich öffentliche und verschiedene private Kindergärten und -krippen in Wien bezüglich ihrer räumlichen Zugänglichkeit unterscheiden. Weiters wird untersucht, wie Betreiber von Kinderbetreuungseinrichtungen hinsichtlich ihrer Preissetzung und anderer Strukturmerkmale – etwa Öffnungszeiten – voneinander abweichen. Die Analyse<br/>basiert auf Daten über die räumliche Lage und verschiedene Strukturmerkmale von Kinderbetreuungseinrichtungen in Wien. Wir finden, dass die höhere Zugänglichkeit zu Kinderbetreuung in »reicheren« Wohnvierteln fast ausschließlich durch das Angebot der Gruppe der meist kleineren, gemeinnützigen privaten Betreiber entsteht. Das lässt sich v. a. dadurch erklären, dass sie dort auf höhere Geld- und Zeitressourcen der Eltern treffen. Aus Sicht der Kindergartenbetreiber scheint es, dass die öffentlichen Förderungen nicht ausreichen, um Kinderbetreuung in der gewünschten<br/>Qualität zur Verfügung zu stellen.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.670
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.258
GPT teacher head0.502
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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