Women deserve better: A discussion on COVID‐19 and the gendered organization in the new economy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is often thought that large‐scale shocks to society (e.g., war, epidemics, financial collapses etc) equalize societal inequalities, however, we have witnessed a one‐in‐century pandemic (and the economic downturn it has triggered), widen rather than narrow an enduring global injustice: gendered organizations. With women bearing the brunt of school closures, mass lay‐offs and increase in care duties due to lockdowns, racialized women at increased risk of COVID exposure due to essential worker status, and men reaping the benefits of rapid, technological transformations of the economy—largely amplified by pandemic disruptions—it appears that white, masculine bodies and abilities in the workforce are inoculated from the perils of disaster. Equality matters, especially in times of crisis. Following this idea, the author draws on Joan Acker's “ideal worker” concept to demonstrate how pandemic disparities in the workforce are challenging organizational practices, expectations, and experiences worldwide to evolve. This article concludes with a call for workplace policy reforms as a means to advance gender parity goals, as it is critical to achieving organizational inclusivity, and overall, a thriving society and economy post‐pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,041 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».