Who’s Doing the Housework and Childcare in America Now? Differential Convergence in Twenty-First-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, the authors argue that examining which domestic tasks undergo gender convergence, whose changes narrow the gap, and why changes happen is critical for understanding gender inequalities in unpaid labor time. Using data from the 2003-2023 American Time Use Survey, the authors examine trends in total housework (including core and occasional housework), shopping, and childcare time. Results for married individuals indicate that the historically large gender gap in total housework time narrowed further this century, from a women-to-men ratio of 1.8:1 in 2003-2005 to 1.6:1 in 2022-2023. This shrinking of the gender gap was concentrated in traditionally feminine core housework (decreasing by 40 percent, from 4.2:1 to 2.5:1), particularly housecleaning and laundry. The gender difference in shopping time also narrowed, nearing parity. For childcare time, the gender gap shrunk from 2:1 to 1.8:1, though this change was not statistically significant. Decomposition analyses indicate that women's reduced housework time was explained mainly by population compositional shifts, whereas men's increased core housework time likely reflected behavioral or normative changes. With men taking on more female-typed domestic activities, the gendered norms associated with different forms of unpaid labor may be becoming redefined.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».