Who’s Doing the Housework and Childcare Now? Differential Convergence in 21st-century Gender Gaps in Home Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Gender scholars have debated whether the recent movement toward a more equal division of domestic labor is stalling. Using a differential convergence perspective, we argue that examining which domestic tasks experience gender convergence, whose changes narrow the gap, and why changes happen is critical for understanding gender convergence in domestic labor time. Drawing on data from the 2003-22 American Time Use Survey, we examine trends in core housework, occasional housework, shopping, and childcare time. Results for married women and men indicate that the historically large gender gap in housework time narrowed further this century, from a women-to-men ratio of 1.8:1 in 2003-05 to 1.5:1 in 2022. The decrease in the gender gap was concentrated in traditionally “feminine” core housework (from 4.2:1 to 2.5:1), particularly in housecleaning and laundry. The gender gap in shopping time also narrowed significantly, reaching gender parity. However, the gender gap in childcare time remained at a mother-to-father ratio of 2:1. Decomposition analyses indicate that women’s reduced housework time could mainly be explained by population compositional changes, whereas men’s increased housework time reflected behavioral changes. With men taking on more “female-typed” domestic activities, the gendered norms associated with different types of domestic labor may be becoming redefined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».