Taking on the Invisible Third Shift: The Unequal Division of Cognitive Labor and Women’s Work Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The current research focuses on the gendered work-related impacts of the division of unpaid labor. Drawing upon the literature on gender roles and conservation of resources theory, we argue that women (vs. men) are particularly drained due to undertaking a greater proportion of cognitive labor—a hidden form of unpaid labor involved in managing a household—leading to undermined work outcomes. Data were collected weekly (during the early phases of the COVID-19 pandemic) for 7 weeks in April to May 2020 ( N = 263) and aggregated. Using multilevel structural equation modeling, we found that women (vs. men) reported engaging in a disproportionate amount of cognitive labor in their households, which increased their emotional exhaustion and, in turn, was related to greater turnover intentions and lower career resilience. However, for mothers (vs. fathers), emotional exhaustion and undermined work-related outcomes were driven by disproportionate responsibility for childcare. Hence, division of cognitive labor uniquely affected work-related outcomes of women without children, whereas division of childcare shaped the work-related outcomes of women with children. Overall, this research highlights the differential challenges faced by working women with and without children and the need for gender equity initiatives focusing on both women with and without children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».