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Enregistrement W4206521211 · doi:10.31235/osf.io/t572s

More Time with the Family? Workplace Flexibility Policies and Fathers’ Time with Children

2021· preprint· en· W4206521211 sur OpenAlexafffund
Dana Wray

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésFlexibility (engineering)Family-friendlyInequalityResource (disambiguation)Control (management)PsychologyParental leaveWork (physics)Developmental psychologyEconomicsComputer scienceEngineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workplace flexibility policies, which provide control over the timing and location of work, are a family-friendly resource that may facilitate increased father-child time. Yet, research on this relationship often focuses narrowly on “childcare time,” which not only overlooks the majority of time fathers spend with their children, but also neglects fathers’ accessibility to and responsibility for children as well as the co-presence of the mother. This limits our understanding of how flexibility policies might enhance family well-being and mitigate persistent gender inequalities. Using the 2017-2018 American Time Use Survey Leave Module, this study examines the relationship between flextime (control over start and end times) and flexplace (working from home) policies and different-sex partnered fathers’ time with children. Access to and use of flexibility policies are associated with more family time with children – when the mother is also present. This includes not only time in childcare but also other activities such as meals as well as supervision or accessibility. However, there are no differences in fathers’ solo parenting time. Ultimately, these findings elucidate a more comprehensive picture of how flexibility policies might shape father involvement, and complicate our understanding of the consequences of flexibility for family well-being and gender inequality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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