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Enregistrement W4387779596 · doi:10.1007/s11199-023-01429-y

Narratives of Children’s Gender Socialization from Fathers Who Take Parental Leave in South Korea

2023· article· en· W4387779596 sur OpenAlexfundno aff
Youngcho Lee

Notice bibliographique

RevueSex Roles · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCambridge TrustYork University
Mots-clésSocializationPsychologyDevelopmental psychologyNarrativeSocial psychologyUndo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Do leave-taking fathers who 'undo' gender in their division of domestic labour and responsibilities also ‘undo’ gender in relation to their children’s gender socialization? This exploratory qualitative study seeks to understand how leave-taking fathers in South Korea ( N = 17) experience and envision their children’s gender socialization by identifying three types of fathers. For ‘committed’ fathers, leave-taking is an extension of their genuine convictions and best efforts to raise children based on feminist ideals, but contradictory messages from non-parental influences such as preschools pose challenges. ‘Conflicted’ fathers undergo significant changes in their views about men and women’s roles through leave uptake but confess to still holding rigid views about children’s gender socialization. ‘Receptive’ fathers demonstrate more open and moderately flexible attitudes to children’s gender roles than the ‘conflicted’ fathers, although not as consciously, proactively, or consistently as the ‘committed’ fathers. The findings indicate that fathers’ uptake of leave leads to diverging, rather than uniform trajectories in fathers’ development of attitudes and behaviours toward children’s socialization. The findings point to the need to consider inconsistencies operating at multiple levels of the ‘gender trap,’ including between fathers’ attitudes toward adult and children’s gender roles, fathers’ behaviours and attitudes, and parental and non-parental influences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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