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Enregistrement W2072945613 · doi:10.1108/01443331011072280

Parental leave: from perception to first‐hand experience

2010· article· en· W2072945613 sur OpenAlexaffabout
Diane‐Gabrielle Tremblay, Émilie Génin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sociology and Social Policy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParental leaveOriginalityPerceptionValue (mathematics)PsychologyPublic policyVariance (accounting)Social psychologyDemographic economicsPolitical scienceBusinessWork (physics)EconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Paid parental leave for both mothers and fathers has fed countless debates. Four years after the implementation of a new parental leave policy in Quebec, this paper aims to assess how parental leave is perceived in the workplace. Design/methodology/approach Using data from employee surveys carried out in a municipal police service, the paper employs analysis of variance techniques to compare the perception of parental leave within two groups of respondents: those who had gone on parental leave and those who had not. Findings The findings highlight significant differences between the perceptions of parental leave entertained by the respondents who have taken it up and those who have not yet experienced parental leave. Social implications Analysing these differences has produced extremely interesting findings: adopting a public policy is not sufficient; organisations need to make employees feel supported in taking parental leave if they really want the policy to achieve the targeted results. Originality/value Paid parental leave is relatively new in Europe and almost non‐existent in North America and few studies have been carried out to measure their perception in the workplace. This research shows how important it is to follow the use of the policy to make sure that it does not have negative impacts for those who use it.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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