Gender, Division of Unpaid Family Work and Psychological Distress in Dual-Earner Families
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Epidemiological studies have only recently begun to address the consequences of unpaid family work (ie., housework and child rearing) for mental health. Although research is suggestive of an association between the division of unpaid family work and psychological health, especially for women, additional research is required to clarify the conditions under which such a relationship holds. The purpose of the present study was to examine more nuanced relationships between the division of family work and psychological distress by disaggregating the family work construct according to type (housework/child rearing), control over scheduling, and evaluations of fairness. METHODS: Analysis of data obtained from a cross-sectional telephone survey conducted in a Canadian city. Analyses were based on 293 employed parents (182 mothers and 111 fathers), with at least one preschool child, living in dual-earner households. Several multiple linear regression models were estimated with psychological distress as the outcome, adjusting for confounders. RESULTS: For mothers, more perceived time spent in child rearing (particularly primary child care) and high-schedule-control housework tasks (e.g. yard work) relative to one's partner, were associated with greater distress. For fathers, perceived unfairness in the division of housework and child rearing were associated with greater distress. CONCLUSION: Although methodological limitations temper firm conclusions, these results suggest that the gendered nature of household work has implications for the psychological well-being of both mothers and fathers of preschool children in dual-earner households. However, more longitudinal research and the development of theoretically-informed measures of family work are needed to advance the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».