Measuring the Gender Gap in Unpaid Care Work in Colombia: A Decomposition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Care work plays a vital role in developing, maintaining and enhancing human capabilities, yielding substantial benefits for both individuals and society. Among the various forms of care work, childcare stands out as one of its most significant determinants. In Colombia, women living in households with dependents—particularly those with children under the age of five—devote considerably more time to care‐related activities than men, which limits the opportunities of women for leisure and participation in the labour market. This study aims to identify and measure gender gaps in unpaid care work, with a specific focus on households with children under 5 years of age. Using data from the 2020/2021 Colombian National Time Use Survey (NTUS), gender disparities in the allocation of time across different types of care‐related activities are analysed, including indirect care work, direct care work and exclusive care work for young children. The Oaxaca‐Blinder decomposition method was employed to assess the gender gap in unpaid care work and the relative contributions of socioeconomic and cultural factors. The results reveal a statistically significant gender gap in unpaid care time. More than half of the gender gap (52% indirect care, 60% direct care and 73% in exclusive care of children under five) can be attributed to observable characteristics such as education, marital status and adherence to traditional gender roles. Furthermore, the findings confirm the persistent gender gap in unpaid care work within Colombian households and highlight the influence of socioeconomic and cultural factors on how care responsibilities are distributed. These results underscore the importance of public policies and educational initiatives aimed at challenging traditional gender roles and promoting more equitable sharing of care‐related duties between men and women—especially in households with young children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».