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Enregistrement W3080732168 · doi:10.1177/0891243220946335

Caregivers, Gender, and the Law: An Analysis of Family Responsibility Discrimination Case Outcomes

2020· article· en· W3080732168 sur OpenAlexafffundabout
C. Elizabeth Hirsh, Christina Treleaven, Sylvia Fuller

Notice bibliographique

RevueGender & Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscrimination and Equality Law
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLegitimacyCredibilityCompetence (human resources)PsychologyFamily LeavePolitical scienceWork (physics)Social psychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As workers struggle to combine work and family responsibilities, discrimination against workers based on their status as caregivers is on the rise. Although both women and men feel the pinch, caregiver discrimination is particularly damaging for women, because care is intricately tied to gendered norms and expectations. In this article, we analyze caregiver discrimination cases resolved by Canadian Human Rights Tribunals from 1985 through 2016, to explore how work and caregiving clash. We identify issues involved in disputes and the ways gendered expectations about work–life facilitation inform disputes and outcomes. We find that although women are more likely to bring claims and obtain favorable outcomes, the legal interpretation of claims is highly gendered. Women bring claims involving both their presumed status as caregivers and the practical challenges of seeking accommodations for care, whereas men’s claims are largely accommodation based. In adjudicating cases, Tribunals are more likely to see women than men as lacking credibility when making their claims, questioning their competence and legitimacy. In contrast, men struggle to demonstrate the legal basis of work–family interference, failing to convey how seriously work interferes with family responsibilities.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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