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Enregistrement W4414920682 · doi:10.1002/sd.70285

Perceived Employability and Gender Disparities in a Crisis: The Roles of ICT Use and Marital Status

2025· article· en· W4414920682 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainable Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilityInformation and Communications TechnologyMarital statusExploratory researchFace (sociological concept)Gender analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In an increasingly digital world, understanding the relationship among information and communication technologies (ICTs), gender, marital status, and employability is crucial for advancing the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), particularly, gender equality. Disruptive crises, such as the COVID‐19 pandemic, pose significant challenges to this goal. This study examines the impact of ICT use and gender on low perceived employability during the pandemic, as well as the moderating effects of gender and marital status. Using data from 586 respondents in the United Arab Emirates (UAE), including students and workers, this study reveals that ICT use reduces low perceived employability, whereas being a woman is associated with greater perceived employability challenges. However, neither gender nor marital status was found to moderate the relationship between ICT use and perceived employability. This study contributes to research on gender equality, digitalization, and employability, providing evidence that while ICT use can enhance perceived employability during crises, women continue to face greater obstacles. These findings support the SDGs and provide valuable insights for managers, human resource management practitioners, and policymakers in promoting more inclusive and equitable workplaces.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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