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Enregistrement W2802836627 · doi:10.1177/0896920518766397

Care Work and Ethnic Boundary Marking in South Korea

2018· article· en· W2802836627 sur OpenAlexaff
Yang-Sook Kim

Notice bibliographique

RevueCritical Sociology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSeoul National University HospitalNational Health Insurance Service
Mots-clésEthnic groupDignityChinaConstruct (python library)State (computer science)SociologyCare workGender studiesImmigrationWork (physics)CertificationPolitical scienceEconomic growthLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how state eldercare provision influences care workers’ subjectivities and claims for dignity and self-worth. Drawing upon extensive fieldwork conducted in South Korea, I argue that migrant and native-born care workers construct different ideals around what is “good” versus “bad” care through the marking of ethnic and professional boundaries. South Korean women employed as state-certified care workers emphasize the expertise and skill they provide as professional caregivers, and as such, demand expanded rights and protections from the state. In contrast, Korean-Chinese migrant women, who share a similar ethnic background but migrated from China to South Korea, emphasize their value as fictive-kin who can provide wholehearted care as informal workers. These divergent strategies not only result in the use of ethnicity to mark clear boundaries between the care work provided by each group, but they also (re)produce ethnically-segmented, two-tiered labour markets institutionalized by eldercare policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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