Explaining the Persistence of Gender Inequality: The Work–family Narrative as a Social Defense against the 24/7 Work Culture
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that the conflict between women’s family obligations and professional jobs’ long hours lies at the heart of their stalled advancement. Yet research suggests that this “work–family narrative” is incomplete: men also experience it and nevertheless advance; moreover, organizations’ effort to mitigate it through flexible work policies has not improved women’s advancement prospects and often hurts them. Hence this presumed remedy has the perverse effect of perpetuating the problem. Drawing on a case study of a professional service firm, we develop a multilevel theory to explain why organizations are caught in this conundrum. We present data suggesting that the work–family explanation has become a “hegemonic narrative”—a pervasive, status-quo-preserving story that prevails despite countervailing evidence. We then advance systems-psychodynamic theory to show how organizations use this narrative and attendant policies and practices as an unconscious “social defense” to help employees fend off anxieties raised by a 24/7 work culture and to protect organizationally powerful groups—in our case, men and the firm’s leaders—and in so doing, sustain workplace inequality. Due to the social defense, two orthodoxies remain unchallenged—the necessity of long work hours and the inescapability of women’s stalled advancement. The result is that women’s thin representation at senior levels remains in place. We conclude by highlighting contributions to work–family, workplace inequality, and systems-psychodynamic theory.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,038 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».