“I’M LUCKY” . . . TO HAVE FOUND CHILD CARE: EVOKING LUCK WHILE MANAGING CHILD CARE NEEDS IN A CHANGING ECONOMY
Notice bibliographique
Résumé
This research1 looks at the impact of the rise of women’s non-standard, service sector employment on gender roles, identities and relations, and compares the complex task of finding and managing formal and informal non-parental child care in rural and semi-rural communities in two policy jurisdictions (Ontario and Quebec) in the Ottawa Valley. It seeks to understand the ways in which the neo-liberal reconfiguration of local economies impact on the experiences of employed, non-urban women with young children – mitigated by provincial policy decisions – through documenting the strategies they adopt to cope with challenges when managing this family-market-state nexus. This paper specifically focuses on mothers’ use of the notion of “luck” in describing how they found and managed their unique child care needs. Luck, in the psychological literature, is often treated as either an external, unstable, and uncontrollable cause, or an internal personal attribute. This paper shows that its use and invocation in response to questions about finding and managing child care has to do with gendered perceptions of control and power(lessness) over social circumstances related to geography, government policies, and changing, and at time precarious, economic/labour market circumstances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».