Academic women’s careers and the motherhood penalty: intersectional challenges in the Arab Middle East
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study, informed by intersectionality and social role theories, aims to explore the interplay among micro-level factors (e.g. gender and professional identities, pregnancy and maternity) and macro-level elements (e.g. institutional policies and employment contracts) and their implications for academic career trajectories for women in an Arab Middle Eastern context. Design/methodology/approach Data were collected through comprehensive, face-to-face interviews with 20 women affiliated with four universities in Jordan. These participants included both current mothers and those expecting to become mothers. Findings Our findings highlight significant academic disadvantages, where women in academia face compounded challenges arising from the intersection of their motherhood status and the demands of maintaining a professional identity. Unclear maternity policies and limited institutional support during pregnancy lead to structural disadvantages, exacerbating the work-family conflict for women in academia. Practical implications From a policy perspective, our findings inform university policymakers on supporting women academics during pregnancy and motherhood, enhancing inclusion and diversity and reducing work-family conflict and gender discriminatory stereotypes. Originality/value This study offers a theoretical contribution by extending intersectionality and social role theories into the context of academic career development, highlighting how institutional structures and identity-based norms shape women’s career trajectories in the Arab Middle East. Practically, it provides valuable insights for organizational policy, particularly in areas such as maternity support, employment practices and gender-inclusive career progression frameworks in higher education.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».