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Enregistrement W1989260612 · doi:10.1111/j.1540-5893.2007.00291.x

Even Lawyers Get the Blues: Gender, Depression, and Job Satisfaction in Legal Practice

2007· article· en· W1989260612 sur OpenAlexaffabout
John Hagan, Fiona M. Kay

Notice bibliographique

RevueLaw & Society Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingPsychologyJob satisfactionSocial psychologyAffect (linguistics)Power (physics)Clinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is an intriguing puzzle that women lawyers, despite less desirable working conditions and blocked career advancement, report similar satisfaction as men lawyers with their legal careers. The paradoxical work satisfaction reported by women and men lawyers obscures a more notable difference in their depressed or despondent feelings. Using a panel study of women and men lawyers practicing in Toronto since the mid-1980s, we find at least three causal pathways through which gender indirectly is connected to job dissatisfaction and feelings of despondency. The first path is through gender differences in occupational power, which lead to differential despondency. The second path is through differences in perceived powerlessness, which directly influence job dissatisfaction. The third path is through feelings of despondency that result from concerns about the career consequences of having children. The combined picture that results illustrates the necessity to include measures of depressed affect in studies of dissatisfaction with legal practice. Explicit measurement and modeling of concerns about the consequences of having children and depressed feelings reveal a highly gendered response of women to legal practice that is otherwise much less apparent. Women are more likely to respond to their professional grievances with internalized feelings of despondency than with externalized expressions of job dissatisfaction. That is, they are more likely to privatize than publicize their professional troubles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations70
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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