Disrupting menstrual stigma at work? A thematic analysis of menstrual leave policy announcements across five countries
Notice bibliographique
Résumé
Menstrual leave is a policy allowing menstruators to take paid or unpaid time off work if experiencing painful menstrual cycle-related symptoms or illnesses. Scholars have displayed an increased interest in menstrual leave, primarily owing to the rise in companies offering menstrual leave. Efforts have been made to theorise the potential benefits and drawbacks of menstrual leave. Building on prior work, this article conducts a thematic analysis of twelve menstrual leave policy announcements from companies in five countries. Guided by an intersectional feminist theoretical framework, the article uncovers two themes in menstrual leave policy announcements: (1) recognition of menstrual stigma and the potential to normalise menstruation and menstrual health; and (2) the potential for increased worker power. It subsequently develops two critical arguments: (1) menstrual leave may perpetuate (hetero)sexist beliefs and attitudes, and (2) menstrual leave may reify individual responsibility to manage menstruation and facilitate a positive culture around menstrual leave. This research adds to menstruation literature by being one of the few studies to investigate company-level menstrual leave policy announcements in a transnational context. A broader conceptualisation of menstrual leave, including the transition to 'menstrual flexibility' as an umbrella term, could help such policies become equity tools.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».