MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400601912 · doi:10.1332/26352257y2024d000000021

The political economy of senior care in China: theorising with Chinese feminisms

2024· article· en· W4400601912 sur OpenAlexaff
Feng Xu, Kendra Strauss

Notice bibliographique

RevueGlobal Political Economy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalityOppressionChinaCitizenshipContext (archaeology)SociologyGender studiesPoliticsFeminismCare workConversationSocial reproductionWork (physics)Political scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the political economy of eldercare labour and the gendered politics of care work in China. Building on insights from research conducted in 2016–17 in Shanghai, we argue that gendered regimes of productive and reproductive labour, processes of class formation and economic reforms articulate with a regime of differential urban citizenship rights – urban and rural hukou – in shaping and influencing the lived experience of paid eldercare workers. As a framework for understanding ‘who cares’ in local eldercare labour markets in China, we follow recent work interweaving social reproduction theory (SRT) and intersectionality. In conversation with those debates, we experiment with mobilising intersectionality alongside SRT as we explore these eldercare workers’ paths into the sector, but argue that attention to the Chinese context and Chinese feminist contributions can also transform SRT and intersectional approaches through historically and materially grounded analyses of evolving relations of exploitation and oppression. This approach enriches the feminist political economy of paid eldercare through attention to who is channelled into this work in one of the world’s largest, and fastest-ageing, economies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,023
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Political EconomyMême sujetSocial Policy and Reform StudiesTravaux en français237 207