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Enregistrement W2039063638 · doi:10.1177/0258042x0703200401

Women in Workforce: Work and Family Conflict

2007· article· en· W2039063638 sur OpenAlexaff
Shalini Srivastava

Notice bibliographique

RevueManagement and Labour Studies · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)SpouseWork (physics)WorkforceWork–life balancePersonal lifeFace (sociological concept)PsychologyPublic relationsWork–family conflictTemporary workFamily lifeBalance (ability)Descriptive statisticsSet (abstract data type)Social psychologySociologyManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today's married employees are typically part of dual career couples. This makes it increasingly difficult for married female employees to find the time to fulfill the commitment to home, spouse, children, parents and friends. They are increasingly recognizing that work is infringing on their personal lives, and they are not happy about it. For example, recent studies suggest that employees want jobs that give them flexibility in their work schedules so that they can better manage work-life conflicts. Organizations that don't help their female employees achieve work-life balance will find it increasingly difficult to attract and retain the most capable and motivated employees. The present study intends to identify the major causes and remedies of work-life conflict which the working married women face in the current scenario. Married female professionals with children (n=100) were interviewed to examine the grave issues related to work-family conflict and HR remedies. It also intends to make the organizations realize the importance of family friendly work arrangements so as to have a joyful organization. Basic descriptive statistics were conducted and qualitative data from the interviews were evaluated. This data analysis produced a set of pie charts that illustrated respondents' concern for work-family balance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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