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Enregistrement W2342331800 · doi:10.1057/9781137323552_11

In the Grips of Work/Family Imbalance: Local and Migrant Domestic Workers in Slovenia

2015· book-chapter· en· W2342331800 sur OpenAlexaff
Majda Hrženjak, Mojca Pajnik

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivilege (computing)Gender studiesInequalityInclusion (mineral)Ethnic groupWork (physics)Gender equalityBalance (ability)Working classSociologyPolitical sciencePsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender equality policies determine the inclusion of women into the labor market as a fundamental indicator of equality between men and women — women should participate in the labor market in the same way as men do. In the reconciliation debates between work and family life, women’s labor market participation sometimes uncritically associates paid work with the success and self-fulfillment of the careers of affluent women, while marginalizing the experiences of working-class women and overshadowing problems of inequalities in work/life balance among women with various statuses and experiences. As Peterson (2011, 52) argues, the dominant discourses of reconciliation privilege some women over others, and policies on work/family balance put forward an exclusionary vision of gender equality, defining it as equality only for “white”, middle-class, heterosexual mothers in dual-career families; other women (older women, working-class and migrant women, single mothers) are marginalized in the reconciliation policy debates. Peterson, therefore, accentuates the importance of analyzing reconciliation issues as intertwined with multiple intersecting inequalities according to class, ethnicity/race, and migrant background. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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