Separate Spheres: The Gender Division of Labor in the Financial Elite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, the financial elite have seen their economic resources grow significantly, while the income and wealth of other households have stagnated. The financial elite includes couples who are super-rich (top one percent), rich (the 90th–99th percentile), and upper-middle class (the 80th–89th percentile). Gendered work–family arrangements in top economic groups may contribute to inequality—particularly to wealth accumulation among the elite—but relatively little is known about how these couples divide paid and unpaid work or the extent to which their arrangements differ from other couples. In this study, we uncover novel work and family patterns and trends in the most economically powerful families in the United States. We use the Survey of Consumer Finances (1989–2019) to compare the household division of labor across income and wealth groups and over time, with a focus on financial elites. We find stark contrasts between super-rich couples and other couples in the division of labor. Specifically, super-rich couples are much more likely than all other couples, including rich and upper-middle class couples, to have a traditional male breadwinner–female homemaker/caregiver arrangement. Importantly, the striking patterns of traditional arrangements in the top one percent have not changed in 30 years and, as we uncover, appear to be driven by a couple’s wealth rather than income. These findings suggest that work–family arrangements may be an integral component of economic and gender inequality.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».