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Enregistrement W4408377470 · doi:10.1017/ics.2025.14

Gender and work–family balance in the time of pandemic: A comparative study of policy and practice in the UK and South Korea

2024· article· en· W4408377470 sur OpenAlexfundno aff
Sirin Sung, Catherine B. McNamee

Notice bibliographique

RevueJournal of International and Comparative Social Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University BelfastQueen's UniversityUniversity of Cambridge
Mots-clésPandemicWork (physics)Balance (ability)Work–life balanceGender balancePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPsychologyGender studiesMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores gender inequality in work–family balance since the pandemic from a comparative perspective. It examines the impact of COVID-19 restrictions on working mothers in the UK and South Korea, particularly the factors affecting their work–family balance. It also critically analyses work–family balance policies from a gender perspective. While a number of studies have examined work–family balance issues in both countries, there has been little comparative research on working mothers’ perceptions of the way childcare/unpaid work is distributed, and few policy comparisons involving the two countries. The findings from surveys conducted in 2020 show that mothers in both countries not only did more unpaid work but encountered challenges in balancing work and family during the pandemic. This article argues that policies must be further developed to promote equal sharing of paid and unpaid work between men and women.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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