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Enregistrement W2739824782 · doi:10.1037/apl0000246

Disentangling the relationship between gender and work–family conflict: An integration of theoretical perspectives using meta-analytic methods.

2017· review· en· W2739824782 sur OpenAlexaff
Kristen M. Shockley, Winny Shen, Michael M. DeNunzio, Maryana L. Arvan, Eric Knudsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBaruch College
Mots-clésPsychologySocial psychologyWork–family conflictPsycINFOMeta-analysisPerceptionWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit in many discussions of work-family issues is the idea that managing the work-family interface is more challenging for women than men. We address whether this intuition is supported by the empirical data via a meta-analysis of gender differences in work-family conflict (WFC) based on more than 350 independent samples (N > 250,000 workers). Challenging lay perceptions, our results demonstrate that men and women generally do not differ on their reports of WFC, though there were some modest moderating effects of dual-earner status, parental status, type of WFC (i.e., time-, strain-, vs. behavior-based), and when limiting samples to men and women who held the same job. To better understand the relationship between gender and WFC, we engaged in theory-testing of mediating mechanisms based on commonly invoked theoretical perspectives. We found evidence in support of the rational view, no support for the sensitization and male segmentation perspectives, and partial support for the asymmetrical domain permeability model. Finally, we build theory by seeking to identify omitted mediators that explain the relationship between gender and work-interference-with-family, given evidence that existing theoretically specified mechanisms are insufficient to explain this relationship. Overall, we find more evidence for similarity rather than difference in the degree of WFC experienced by men and women. (PsycINFO Database Record

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,013
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,626
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,051 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations432
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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