Gender Differences in Multigenerational Caregiving Across the Life Course in Europe
Notice bibliographique
Résumé
To better understand how caregiving varies across contexts and the impact of caregiving on social and economic outcomes, we need to understand how it varies across the entire adult life course and how sensitive caregiving estimates are to the inclusion of different directions and types of care. This is the first study to comprehensively describe multigenerational caregiving patterns by gender and age across European countries. We use the Generations and Gender Survey (GGS) Wave 1 (N=114,147) to consider multiple definitions of multigenerational caregiving. In addition to personal care and financial transfers, we also include emotional transfers which are rarely examined. We also examine multigenerational care that includes simultaneous care for any two generations rather than just to parents and children which is most often studied. Across our sample of 11 European countries, we find that women are significantly more likely to give care than men across the life course, and these gender gaps are especially large during critical periods like young adulthood and mid-life around retirement ages. Including emotional caregiving as well as horizontal care (to a spouse, sibling, or friend) are both substantively important in shaping the life course pattern of caregiving and the size of the gender gap. The gender gap in the life course pattern of caregiving have implications for aging, intergenerational inequality, and human capital accumulation across the life course.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».