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Enregistrement W2963733800 · doi:10.1177/2378023119862737

The Demography of Multigenerational Caregiving: A Critical Aspect of the Gendered Life Course

2019· article· en· W2963733800 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchPennsylvania State University
Mots-clésLife course approachGender gapInclusion (mineral)PsychologyHuman capitalDemographyGerontologyDevelopmental psychologyDemographic economicsSociologyMedicineSocial psychologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multigenerational caregiving is important because it affects social and economic outcomes. Existing studies usually exclude theoretically and empirically important aspects—emotional care and horizontal care—that may systematically underestimate gender differences. In this study, we comprehensively describe caregiving by gender and age and examine how sensitive estimates are to the inclusion of directions and types of care. Using the Generations and Gender Survey (GGS) in Europe (N = 114,147), we find that women are more likely to provide care than men across the life course, and gender gaps are largest during critical periods for human capital accumulation. Significant gender gaps in favor of more women providing care are found in most countries, especially when emotional caregiving is included, but in some countries, more men provide care at the oldest ages. These findings highlight how measuring caregiving well is critical to understanding the gendered life course.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,356 · 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