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Enregistrement W4416979886 · doi:10.1080/13563467.2025.2591382

Partial recognition without redistribution: unpaid care in the devolved UK during COVID-19

2025· article· en· W4416979886 sur OpenAlexfundno aff
Asha Herten-Crabb, Yadanar Yadanar, Clare Wenham

Notice bibliographique

RevueNew Political Economy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLondon School of Economics and Political Science
Mots-clésAusterityUnpaid workCare workIdeologyHealth carePublic policyPoliticsCoalition governmentGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic elevated care work as it was applauded on doorsteps and deemed ‘essential’ by governments. Yet this rhetorical visibility stood in stark contrast to its persistent structural invisibility. In the UK, women disproportionately shouldered the burden of social reproduction as healthcare workers, childcare providers, and unpaid carers, all while facing heightened job insecurity, domestic violence, and mental health strain. These patterns, mirrored globally, were exacerbated by policy responses that largely failed to recognise or support unpaid care. Feminist scholars have long shown how health crises reinforce gendered divisions of labour and marginalise unpaid care; this paper explores how that pattern was reproduced in the UK’s pandemic response, shaped by a decade of austerity and a residual model of care governance. Drawing on feminist political economy and critical policy analysis, this study compares how the four UK administrations – England, Scotland, Wales, and Northern Ireland – approached unpaid care across four domains of childcare, adult care, workplace flexibility, and public recognition. The analysis of policy documents reveals marked divergence: while Westminster leaned heavily on unpaid care with minimal support, devolved administrations adopted more redistributive measures, exposing the ideological and institutional logics that shape how care is valued in crisis.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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Résumé présentoui

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