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Enregistrement W2600464442 · doi:10.3138/jcfs.40.4.523

How Long Is the Second (Plus First) Shift? Gender Differences in Paid, Unpaid, and Total Work Time in Australia and the United States

2009· article· en· W2600464442 sur OpenAlexvenueno aff
Liana C. Sayer, Paula England, Michael Bittman, Suzanne M. Bianchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnpaid workPaid workWork (physics)Gender gapTime-use surveyWork hoursDemographic economicsSociologyDemographyPsychologyGender studiesLabour economicsWorking hoursEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use recent time diary data for the U.S. and Australia to examine the gender gap in total work time (unpaid work plus paid work). We focus on whether the gender gap in total work time varies by couples’ employment and parental status. We use two alternative measures of unpaid work, which differ in whether unpaid work includes work reported as a secondary activity. Contrasting sharply with the image painted by Hochschild (1989), when we combine all types of families, we find little gender gap in total work hours (paid plus unpaid), whether or not secondary activities are included. However, the gender gap varies dramatically by family type. When couples have preschool-age children and both men and women are employed full-time, women’s total work is 4 to 5 hours more per week than men’s in the U.S. and 3 to 7 hours more in Australia (with the larger gap obtained when time in secondary activities is included). Women’s excess total work is even higher in unconventional families where men are not employed full-time. On the other hand, where women are not employed and men are, men work substantially more total (paid plus unpaid) hours than women.

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)0,004
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations136
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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