Impact of Gender Disparities in Family Carework on Women’s Life Chances in Chiapas, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
The entry of large numbers of women with children into the paid labor force was a major demographic shift throughout North America and Europe during the last half of the 20th century. Mexican women have gone through similar changes in employment, though less research has been done to document their experiences. As in North America and Europe, Mexican women and girls are doing more unpaid caregiving and housework than men and boys. The issue of central concern in this article is the impact that gender disparities in family carework have on women’s educational and work opportunities and experiences in Chiapas, Mexico. This article shows that girls’ and women’s unequal share of the unpaid childcare and housework has a substantial impact on their school performance, job choice, wages, and job retention. In 99 in-depth, open-ended interviews with working mothers in Chiapas, Mexico, 18% said that unpaid caregiving in the home affected their own education negatively; while 9% said that unpaid caregiving had a negative impact on their daughters’ education. Thirteen percent of women interviewed reported job loss due to caregiving, while 43% reported income loss. Altogether, unpaid caregiving negatively impacted the school or work lives of 52% of the working mothers we interviewed. Their experiences are detailed in this article and have broad relevance for policy debates around the role of social services, educational and work benefits in improving the lives of men and women in Mexico and other industrializing countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».