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Enregistrement W4399770597 · doi:10.1556/032.2024.00012

Unpaid work, paid work and gender inequality: An analysis of time transfer accounts for Turkey

2024· article· en· W4399770597 sur OpenAlexaff
Nazlı Şahanoğulları, Aylin Seçkin, Patrick Georges

Notice bibliographique

RevueActa Oeconomica · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésWork (physics)InequalityLabour economicsUnpaid workEconomicsTime-use surveyGender inequalityTransfer (computing)Paid workDemographic economicsSociologyWorking hoursComputer scienceMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper provides a comprehensive assessment of the total (market and non-market) gender-based production and consumption activities of Turkish men and women at different stages of their life-cycle. Turkey, one of the few emerging economies within the OECD, offers an interesting case-study as its female labour force participation rate is one of the lowest among OECD countries. Our results show that time spent by Turkish women on household activities is, on average, 30 h a week, basically three times as much as men. In fact, the women-to-men time use ratio for unpaid work is roughly twice as much as the OECD average. We estimate that the monetary value of women unpaid household production exceeds 29% of GDP, while the corresponding estimate for men is around 8%. Using the concept of life-cycle deficit, we also show that Turkish men are dependent on housework undertaken by women over their entire lifetime, which is an almost unique feature in comparison to the European and OECD countries. Finally, unlike other OECD countries that have introduced disincentives to early retirement, Turkish men continue to retire early but retain their acquired habits of not sharing the burden of household 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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