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Enregistrement W4408318030 · doi:10.1111/cars.70004

Accidental Flexibility: The Effects of COVID‐19‐Induced Remote Learning on Graduate Student Mothers

2025· article· en· W4408318030 sur OpenAlexaff
Andrea DeKeseredy

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccidentalCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Flexibility (engineering)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakComputer sciencePsychologyMathematics educationVirologyMedicinePhysicsMathematicsOutbreakStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graduate student mothers are in a unique position, balancing the competing roles of mother, student, and worker. The struggle to balance these roles often results in family-to-work conflict, an integral piece in maintaining gender inequality within universities and other similarly structured organizations. For a moment in time, the COVID-19 pandemic upended these organizations, changing the ways mothers performed their dueling roles through the removal of key resources and changes in flexibility. Using semi-structured interviews with 19 participants conducted throughout the fall and winter of 2022, this study explores how the lives of graduate student mothers were affected by the COVID-19 outbreak and shift to remote learning. For some, the pandemic negatively affected their progress due to a loss of resources and increased unpredictability. However, for others, the pandemic alleviated conflict between their dueling roles, allowing them to better manage their responsibilities regardless of interruptions in child care. The findings of this study contribute to a larger understanding of how organizational structure maintains inequality and how policies like remote work and child care may influence it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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