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Enregistrement W4380995630 · doi:10.7769/gesec.v14i6.2334

Relatos de vivências de mães em home office durante a pandemia

2023· article· pt· W4380995630 sur OpenAlexaff
Danielle de Araújo Bispo, Luciana Holanda Nepomuceno, Elisabete Stradiotto Siqueira, Liana Holanda Nepomuceno Nobre

Notice bibliographique

RevueRevista de Gestão e Secretariado (Management and Administrative Professional Review) · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo apresentou a reflexão sobre os dados obtidos na primeira etapa do projeto de extensão “Relatos de vivências de mães em home office durante a pandemia do novo coronavírus (COVID 19)”. A questão que norteou o trabalho foi: como as mulheres mães e profissionais levadas ao home office relataram e deram sentido ao seu cotidiano no período da pandemia? A teoria utilizada para situar a análise dos dados foi a literatura sobre home office, que aborda as vantagens e desvantagens dessa modalidade de trabalho. A partir da literatura, elaborou-se o modelo teórico que priorizou compreender as dimensões trabalho profissional, trabalho doméstico, família e indivíduo. A pesquisa se classifica como descritiva visto que se trata de descrever as características do fenômeno, com o campo empírico composto por 17 mães. A coleta de dados ocorreu por meio da apresentação de uma questão estímulo. As assertivas destacadas das respostas das mães foram analisadas de forma interpretativa. Concluiu-se que essas mulheres passaram por transformações na sua individualidade, no seu relacionamento com a família, na sua casa e no trabalho profissional para ressignificarem suas vidas num contexto pandêmico. O modelo teórico apresentado permitiu analisar o cotidiano dessas mulheres em relação às dimensões assim como criticar a dualidade presente na literatura sobre trabalho em home office.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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