Gender Inequality, Stress Exposure, and Well-Being among Academic Faculty
Notice bibliographique
Résumé
Gender inequalities in salary, rank and access to leadership positions characterize institutions of higher education and disadvantage women faculty. Differential exposure to noxious working conditions and restricted access to social resources may underlie these inequalities by detracting from women faculty’s well-being, thereby perpetuating the status quo. This study applies stress process theory to analyze this inequitable state of affairs, treating gender as a social status in higher education that predicts differential exposure to stressors and access to resources. Stressors and resources, in turn, predict faculty well-being. Stressors include micro-aggressions and work-life conflict, and resources include collegiality with peers and support from administrators. Survey data were collected from academic faculty at a mid-sized Western university in the U.S. Results indicate that women faculty experience micro-aggressions and work-life conflict more often than men, and report less supportive relationships with their deans. Moreover, micro-aggressions and work-life conflict are positively associated with psychological distress and job dissatisfaction, while dean support has the opposite associations. Open-ended responses supplement the quantitative findings with vivid examples of how these phenomena play out in individual faculty members’ lives. Implications for how institutions of higher education might introduce change to address these findings are discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».