Division of Labour and Parental Mental Health and Relationship Well-Being during COVID-19 Pandemic-Mandated Homeschooling
Notice bibliographique
Résumé
While the COVID-19 pandemic has impacted the way parents partition tasks between one another, it is not clear how these division of labour arrangements affect well-being. Pre-pandemic research offers two hypotheses: economic theory argues optimal outcomes result from partners specialising in different tasks, whereas psychological theory argues for a more equitable division of labour. The question of which approach optimizes well-being is more pressing in recent times, with COVID-19 school closures leaving many couples with the burden of homeschooling. It is unknown whether specialisation or equity confer more benefits for mandated homeschoolers, relative to non-homeschoolers or voluntary homeschoolers. Couples (n = 962) with children in grades 1–5 completed measures of workload division and parental well-being. A linear mixed modelling in the total sample revealed that specialisation, but not equity, promoted increased parental emotional and relationship well-being. These relations were moderated by schooling status: voluntary homeschoolers’ well-being benefitted from specialisation, whereas mandated homeschoolers’ well-being did not benefit from either strategy; non-homeschoolers well-being benefitted from both strategies. Across the mixed-gender couples, mothers’ and fathers’ well-being both benefitted from specialisation; equity was only beneficial for mothers’ well-being. Overall, couples might be advised to adopt highly equitable and specialised arrangements to promote both parents’ well-being.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».