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Enregistrement W4362575833 · doi:10.22215/etd/2023-15408

Impacts of Gender and COVID-19 on the Division of Labour

2023· dissertation· en· W4362575833 sur OpenAlexafffundabout
Noemie Gravel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Division of labourWork (physics)Demographic economicsSurvey data collectionPerspective (graphical)2019-20 coronavirus outbreakDomestic workPolitical scienceSociologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Qualitative propertyGender studiesEconomic growthEconomicsMedicineLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the gendered division of labour (paid and unpaid work) during the COVID-19 pandemic. Literature emerging during the pandemic, especially in early 2020, indicated a fear of the pandemic's potential negative impact on gender equality. Many feared a resurgence of the male-breadwinner family and what it might mean for women. I use quantitative data from the Labour Force Surveys of May 2019, 2020, 2021, and 2022; the Impacts of COVID-19 on Canadians - Parenting during the pandemic, 2020 survey; and the Canadian Perspective Survey Series 3, 2020. I also use qualitative data from the subreddits r/Parenting, r/AmItheAsshole, and r/Relationship_advice. Results indicate that change related to the pandemic in 2020 was temporary. However, I find a large gap between the housework and childcare women and men do. The pandemic does not show permanent change to the gendered division of work.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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