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Enregistrement W1951167450 · doi:10.1111/apps.12004

The Link between National Paid Leave Policy and Work–Family Conflict among Married Working Parents

2013· article· en· W1951167450 sur OpenAlexaff
Tammy D. Allen, Laurent Lapierre, Paul E. Spector, Steven Poelmans, Michael P. O’Driscoll, Juan I. Sánchez, Cary L. Cooper, Ashley G. Walvoord, Αλέξανδρος-Σταμάτιος Αντωνίου, Paula Brough, Sabine A. E. Geurts, Ulla Kinnunen, Milan Pagon, Satoru Shima, Jong‐Min Woo

Notice bibliographique

RevueApplied Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick leaveWork–family conflictWork (physics)Family LeavePerceptionPsychologyParental leavePaid workFamily conflictDemographic economicsSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated relationships between four dimensions of work–family conflict (time‐ and strain‐based work interference with family, time‐ and strain‐based family interference with work) and three key national paid leave policies (paid parental leave, paid sick leave, paid annual leave) among a sample of 643 working married parents with children under the age of 5 across 12 industrialised nations. Results provided some evidence that paid sick leave has a small but significant negative relationship with work–family conflict. Little evidence was revealed of a link between paid parental leave or of a link between paid annual leave and work–family conflict. Family‐supportive organisational perceptions and family‐supportive supervision were tested as moderators with some evidence to suggest that paid leave policies are most beneficial when employees' perceptions of support are higher than when they are lower. Family‐supportive organisational perceptions and family‐supportive supervision were both associated with less work–family conflict, providing evidence of their potential benefit across national contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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