Cohort Trajectories by Age and Gender for Informal Caregiving in Europe Adjusted for Sociodemographic Changes, 2004 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We present a dynamic view of gender patterns in informal caregiving across Europe in a context of sociodemographic transformations. We aim to answer the following research questions: (a) has the gender gap in informal caregiving changed; (b) if so, is this due to changes among women and/or men; and (c) has the gender care gap changed differently across care regimes? METHODS: Multilevel growth curve models are applied to gendered trajectories of informal caregiving of a panel sample of 50+ Europeans, grouped into 5-year cohorts and followed across 5 waves of the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe survey, stratified by sex and adjusted for several covariates. RESULTS: For men in cohorts born more recently, there is a decrease in the prevalence of informal care outside the household, whereas cohort trajectories for women are mostly stable. Prevalence of care inside the household has increased for later-born cohorts for all without discernible changes to the gender care gap. Gender care gaps overall widened among later-born cohorts in the Continental cluster, whereas they remained constant in Southern Europe, and narrowed in the Nordic cluster. DISCUSSION: We discuss the cohort effects found in the context of gender differences in employment and care around retirement age, as well as possible demographic explanations for these. The shift from care outside to inside the household, where it mostly consists of spousal care, may require different policies to support carers, whose age profile and possible care burden seem to be increasing.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».