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Enregistrement W4205868370 · doi:10.1108/pr-01-2021-0006

A qualitative investigation of the work-nonwork experiences of dual-career professional couples without children

2022· article· en· W4205868370 sur OpenAlexaffabout
Galina Boiarintseva, Souha R. Ezzedeen, Anna McNab, Christa L. Wilkin

Notice bibliographique

RevuePersonnel Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingPsychologySalience (neuroscience)Social psychologyRole conflictCareer developmentSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the idiosyncratic relationships between work and nonwork among dual-career professional couples (DCPCs) intentionally without children, considering individual members' role salience, nonwork responsibilities and care or career orientation. Design/methodology/approach Interview data from 21 Canadian and American couples (42 individuals) was used to explore the research question: How do DCPCs without children perceive their work-nonwork balance? Findings DCPCs without children are a heterogenous demographic. Some couples are career oriented, some care oriented, some exhibit both orientations, shaping their experience of work-nonwork balance. Unlike popular stereotypes, they do have nonwork responsibilities and interests outside of their thriving careers. Similar to their counterparts with children, they face conflicts managing work and nonwork domains. Originality/value Based on theories of role salience, work-nonwork conflict, enrichment and balance, the authors suggest that analyses of work-nonwork balance should include nonwork activities other than child caring. The authors further propose that the experience of the work-nonwork interface varies according to whether couples are careerist, conventional, non-conventional or egalitarian. The study also demonstrates that work-nonwork experiences are relational in nature and should be explored beyond a strictly individual perspective.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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