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Enregistrement W3000399047 · doi:10.1177/0020715219893750

Gender equality and work–family conflict from a cross-national perspective

2019· article· en· W3000399047 sur OpenAlexvenueno aff
Gayle Kaufman, Hiromi Taniguchi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEgalitarianismIdeologyGender equalityPerspective (graphical)Gender inequalityWork–family conflictInequalitySocial psychologySurvey data collectionPsychologyWork (physics)Gender studiesSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relationship between gender ideology at the individual level, gender equality at the country level, and women and men’s experiences of work interference with family (WIF) and family interference with work (FIW). We use data from the 2012 International Social Survey Programme as well as the 2011 to 2015 Human Development Reports. Our sample consists of 24,547 respondents from 37 countries. Based on multilevel mixed-effects logistic models, we find that women are more likely than men to experience WIF and FIW. At the individual level, traditional gender ideology positively predicts WIF and FIW. Women and men who reside in more gender-unequal countries have a higher likelihood of FIW while men in these contexts also are more likely to experience WIF. Societal gender inequality is more consequential for those who hold less traditional gender ideology. In conclusion, gender egalitarianism at the individual level and gender equality at the country level are both associated with less WIF and FIW. Policies that seek to address work–family balance should incorporate measures to promote gender equality.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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