Mental load at the intersection of migration, motherhood and work
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the narratives of Mental load (ML) within the realm of migration. The study captures the migration experiences of three Indian mother‐workers across their journey of migration. By examining the ML situated at the intersection of migration, motherhood, and paid work, our study bridges the theoretical gap at the micro level by understanding how skilled Indian mother‐workers manufacture subjectivities as they now spend their lives in Australia and Canada. We define ML in the context of migration and explore how these women navigate the newness of identity, cultural adaptation, and reframe mothering, all while juggling their ML accompanying the unfamiliarity of mobility. Further, we demonstrate how migrant mothers understand themselves diversely in relation to their careers in the new land. We find that ML ascends in the beginning of the journey. Further, the research unveils that the mother‐workers agentically modulate their ML with a clear and well‐defined migration objective as the guiding beacon in steering through the subsequent migration journey. Moreover, the absence of clarity in migration objectives substantially augments the ML. These results hold significance in the conceptualization of migration‐related ML of mother‐workers, hence offering a subjective lens to capture the everyday portrait of a migrant mother‐worker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».