Work-family interface and mental health inequalities between women and men: A gendered exposure model across Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Women face a higher risk of common mental health disorders than men, an association that has largely been attributed to their greater exposure to stressors. However, studies testing the exposure hypothesis among the employed population rarely take into account the work-family interface and neglect the macro-social context in the construction of gender. This study examines a gendered exposure model, stratified by Canadian province, in which differences between working women and men in work and family conditions, work-family conflict, and work-family enrichment are linked to self-reported mental health inequalities. Path analyses were conducted for Alberta, British Columbia, Quebec, and Ontario using data from 6,786 employed respondents to the 2022 Canadian Community Health Survey. The exposure hypothesis was tested through indirect associations between sex categories and mental health via work and family conditions and the work-family interface. Findings show that in Quebec, women report higher work stress, which is indirectly linked to poorer mental health through increased work-to-family conflict. In Alberta, women report more work stress, which is associated with poorer mental health. Women also work fewer hours than men, a factor linked to poorer mental health in Quebec and Ontario. Overall, the results indicate that work-family stressors and resources contribute more to provincial differences in mental health than in gendered mental health inequalities, highlighting the need to differentiate between general determinants of mental health and the factors driving mental health disparities. This study emphasizes the importance of integrating the work-family interface when documenting the structuring influence of gender on mental health inequalities.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».