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Enregistrement W2914949652 · doi:10.7202/1055718ar

Incidence des temps et revenus professionnels sur le partage de l’activité domestique au sein de couples new-yorkais, tokyoïtes et parisiens1

2019· article· fr· W2914949652 sur OpenAlexvenueno aff
Arnaud Dupray, Anne-Marie Daune Richard, Hiroatsu Nohara

Notice bibliographique

RevueCahiers de recherche sociologique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’enjeu de l’article est d’explorer les modes de répartition conjugale du travail domestique en fonction des situations des conjoints par rapport à l’emploi et ce, dans trois métropoles appartenant à des pays aux niveaux de développement comparables mais relevant de contextes institutionnels et sociétaux distincts. À partir des grilles typologiques de « modèles familiaux » et d’« État-Providence » et en exploitant une enquête internationale sur les budgets-temps menée en 2007auprès de couples de classes moyenne et supérieure vivant dans les agglomérations de New York, Paris et Tokyo, on met en évidence des résultats à trois niveaux : une situation moins inégalitaire aux États-Unis que dans les autres pays avec une plus forte parité des investissements domestiques des conjoints indépendamment de leur activité professionnelle ; une plus grande proximité entre couples parisiens et tokyoïtes dans les modalités de partage du temps de travail domestique alors que les premiers se rapprochent plus des new-yorkais par leurs caractéristiques; enfin, c’est dans les États-providence conservateurs comme le Japon et la France qu’à la fois la disponibilité temporelle des conjoints et la contribution de chacun aux revenus du ménage pèsent le plus sur la répartition effective de l’activité domestique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,081 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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