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Enregistrement W4413906628 · doi:10.70121/001c.143862

For Better or For Worse? The Dual Economic Impact of the Industrial Revolution on Women

2025· article· en· W4413906628 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueScholarly review . · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensDoug Bragg Enterprises (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDual (grammatical number)Industrial RevolutionEconomicsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the economic impact of the Industrial Revolution on the lives of working-class and middle-class women. It describes pre-industrial society, where family members laboured together to earn a living in a system known as the family economy. Industrialization disrupted this way of living by moving production from the household into factories. The family wage economy, where individual members laboured for wages to contribute to a common fund, soon replaced the family economy. This paper examines how industrialization changed the lives of women in Britain, France, and the US and finds that the impacts were often divergent. While factory work subjected working-class women to exploitative conditions, low pay, and exclusion from unions, it also provided them with greater independence from the family. In the middle class, the rise of the Cult of Domesticity granted women authority in the domestic sphere and offered new opportunities for female solidarity, but also reinforced restrictive gender norms. This paper argues that the short-term impacts of the Industrial Revolution, both the beneficial and the harmful, catalyzed long-term social change by awakening women’s feminine consciousness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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