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Enregistrement W3047526546 · doi:10.1017/s1743923x20000574

Evidence of Exacerbated Gender Inequality in Child Care Obligations in Canada and Australia during the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3047526546 sur OpenAlexafffundabout
Regan M. Johnston, Anwar Sheluchin, Clifton van der Linden

Notice bibliographique

RevuePolitics & Gender · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)InequalityPsychological interventionChild carePolitical science2019-20 coronavirus outbreakHealth careGender inequalityDemographic economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Economic growthPsychologyMedicineEconomicsPsychiatryNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Households in Canada and Australia have exhibited similar trends in the gendered allocation of additional child care responsibilities resulting from policy responses to the COVID-19 pandemic. In this article, we employ survey data to analyze the extent to which policy interventions related to COVID-19 have exacerbated gender disparities in child care obligations. We find that existing asymmetrical distributions of child care obligations in Canada and Australia have been amplified during the pandemic, resulting in a disproportionate burden on women. During the pandemic we also find that, in households with children, women tend to report experiencing poorer mental health than men.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations120
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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