Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to demonstrate the combined use of time-use diaries and interviews to get a fuller understanding of how people use their time, the factors that influence their time use, and their subjective perceptions of their time pressures. This paper focuses on how the methodology influenced the findings. Design/methodology/approach Participants kept a diary of their time use for one week and then participated in interviews to discuss their time use. Findings While the diaries yielded numerical data about participants’ time use, the interviews revealed the reasons behind their time choices. The complexity of Pakistani food preparation and the presence of in-laws in the home emerged as major factors. All participants expressed frustration with their time poverty. Research limitations/implications This was a small pilot study limited to eight participants. Practical implications This method gives researchers a more powerful tool for understanding not only how people use their time, but the social, cultural and economic forces behind their choices. Social implications Time poverty creates social inequities, especially among women and marginalized people. The methodology presented allows participants to have a voice in time-use studies and can help policy makers create policies that correct time poverty for disadvantaged groups. Originality/value This paper illustrates the usefulness of combining two existing methods for time-use studies in a new way for more powerful results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».