Normes sociales de genre et inégalité professionnelle : quelle influence du sentiment de culpabilité des femmes ?
Notice bibliographique
Résumé
Notre étude analyse l’influence des normes sociales de genre et notamment l’attente sociale d’être une « bonne mère » et une « bonne ménagère » sur l’inégalité professionnelle entre les femmes et les hommes. Nous appuyant sur la littérature, nous présentons un modèle qui teste les liens entre les normes sociales de genre associées aux domaines familial et domestique, le sentiment de culpabilité des femmes et la régulation de leurs comportements au travail (baisse du temps de travail, refus d’une promotion, refus d’une mobilité géographique favorable pour la carrière, limitation des ambitions professionnelles). Une méthodologie quantitative et l’analyse de 326 questionnaires de femmes actives révèlent que si les normes sociales de « bonne mère » et de « bonne ménagère » n’ont pas d’effets directs sur les comportements des femmes au travail, elles les impactent indirectement via le sentiment de culpabilité qu’elles génèrent. Ainsi, le rôle médiateur du sentiment de culpabilité dans la relation entre les normes sociales féminines liées aux domaines familial et domestique et la régulation de leurs comportements relatifs à leurs choix de carrière est ici révélé.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».