Notice bibliographique
Résumé
According to the World Economic Forum, countries with the strongest economies are those that have found ways to advance the careers of women, especially working mothers. Fortune 500 companies with a high ratio of women as senior executives or on the board of directors measure highest in every form of profitability. At a time where gender opportunity is making strides and the percentage of female participation in the workforce almost at parity to men, we seem to know more about parental leave from the employer’s side, surrounding predictors of retention and engagement metrics, than we do about the personal experiences of mothers in the workforce. To truly support and advance this cohort, it is important to complete the full picture of this transition by understanding the experience of taking time off work to have a child and returning to work from the women’s point of view. Through speaking with women individually and engaging in a full spectrum conversation about aspects of both work and family in this transition, this project aims to address this gap in academic literature, in order to achieve a healthier distribution of knowledge and understanding of women returning to work after maternity leave. The output of this project uses secondary and primary research to generate insights and recommendations that invested stakeholders can use to create positive impact and enhanced experiences for these women. \nKeywords: Employment, Diversity and Inclusion, Canada, Maternity Leave, Maternity Benefits, Gender
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».