The gender gap in work–life balance satisfaction across occupations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to compare the gender gaps in work–life balance satisfaction across occupations. Due to data limitations, the studies of work–life balance satisfaction have generally relied on researcher collected data. As a result, large-scale studies encompassing all occupations in the same social and policy context are rare. In several cycles of the Canadian General Social Survey, the respondents are directly asked about their work–life balance (WLB) satisfaction. The present paper takes advantage of this unique opportunity to compare the gender gap in WLB satisfaction across occupations in Canada. Design/methodology/approach This paper pools four cross-sectional datasets ( N = 37,335). Multivariate regression analysis is used. Findings Women in management and education are found to have a lower WLB satisfaction than their male counterparts. Conversely, and rather surprisingly, a WLB satisfaction advantage is found for women in transport over males in this occupation. Further investigation shows that the female WLB advantage in transport is driven by the relatively low WLB satisfaction of males in this occupation, while the opposite is true for education. Social implications The findings are discussed in light of the WLB policies and their increasing gender-blindness. Originality/value This paper is the first large-scale study which compares the gender gap in WLB satisfaction across occupations, in a given policy context.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».