Is ‘Mumpreneurship’ a White phenomenon? Self-employment among native and immigrant women in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
In the context of persistent work and family conflict, self-employment is perceived as a solution for mothers to reconcile employment and childcare duties. The ‘mumpreneurship’ thesis states that the recent upsurge in female self-employment has been driven by mothers searching for the independence and flexibility that wage labour lacks to balance work and family demands. Although mumpreneurship has been portrayed as a growing popular phenomenon, most of the evidence is based on small qualitative studies and data for White women. This study examines the extent to which the concept of mumpreneurship can be applied to ethno-racial minorities and immigrant women using recent data from the U.S. Current Population Survey (2015-2020). We found that having children is associated with lower wage-employment and self-employment for all women, with the exception of native Black women. We find strong evidence for mumpreneurship among native-born White mothers, for whom self-employment is a preferred alternative over wage-employment. For all other racial minorities and immigrant mothers, children are not associated with women’s probability of self-employment. The findings suggest that mumpreneurship, as a strategy for combining work and family responsibilities, has been overstated, applying mainly to White women, but not to racial minority and immigrant women.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».