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Enregistrement W4414180050 · doi:10.1177/00420980251361626

Profiling caregivers: Caregiving workload, mobility, stress, and remote work difficulties

2025· article· en· W4414180050 sur OpenAlexaff
Ignacio Tiznado-Aitken, Giovanni Vecchio, Sebastián Astroza, Juan Antonio Carrasco

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoCentro de Desarrollo Urbano Sustentable
Mots-clésProfiling (computer programming)Socioeconomic statusVariety (cybernetics)Work (physics)Multivariate analysisMultivariate statisticsSurvey data collectionFocus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing focus on the urban dimensions of care has brought attention to mobility as a crucial aspect. However, traditional origin–destination and time-use surveys often overlook the nuanced and diverse aspects of care-related mobility. They fail to account for the variety of care tasks, socioeconomic conditions, spatial contexts, and relational dynamics that shape different forms of care-related movement. Our article aims to contribute to filling these gaps by analyzing caregivers’ mobility, caregiving tasks, and sociodemographic characteristics. Using a survey in Chile that compares a pre-pandemic scenario with the first reaction to the pandemic, the article uses hierarchical clustering to find caregiving-related profiles and a joint multivariate model to identify observed and unobserved effects impacting the level of stress, ease of movement, and struggle to engage in paid work from home. Our analysis identifies four distinct caregiving mobility profiles, revealing significant disparities. Caregivers with heavier workloads and limited resources experienced the greatest challenges, including restricted mobility, higher stress, and difficulty managing remote work. Our model shows that gender is a critical factor influencing stress, mobility, and work-from-home struggles, even after accounting for socioeconomic and behavioral factors. Individuals less concerned about COVID-19 mobility restrictions reported lower stress levels. Lower stress levels were reported by those less concerned about COVID-19 restrictions, while stress was notably higher among caregivers for individuals with special needs and young children (0–6 years). Connectivity issues further intensified remote work challenges. These findings underscore the need for urban mobility planning and policies that recognize caregiving as a relational activity shaped by spatial and social dynamics, emphasizing the diverse impacts on caregivers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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