Concilier vie familiale et vie professionnelle en France : les disparités d’horaires de travail
Bibliographic record
Abstract
La France se caractérise aujourd’hui par une forte proportion de salariés ayant des contraintes familiales et par un nombre élevé d’entreprises qui flexibilisent la durée et les horaires de travail : comment la diffusion de ces nouvelles contraintes temporelles affectent-elles les femmes, et plus particulièrement les mères ? Une typologie des conditions temporelles d’emploi des salariés français intégrant la durée du travail, la souplesse horaire dont bénéficie le salarié et la « localisation » de son temps de travail, construite à partir de l’enquête « Familles et employeurs » ( Ined-Insee , 2004-2005), fait apparaître une surreprésentation des femmes dans les emplois les plus souples, mais aussi les plus contraignants temporellement, alors que l’effet de la présence d’enfant semble assez mineur. Trois hypothèses sont testées pour expliquer les conditions temporelles d’emploi : la préférence des salariés pour des horaires de travail commodes, les caractéristiques productives des emplois et le rapport de force salarié-employeur. Les résultats montrent que le fait d’avoir de jeunes enfants n’est pas corrélé aux conditions temporelles d’emploi. Être une femme accroît la probabilité d’avoir des horaires hyper-souples (plutôt que standards contraints) et diminue la probabilité d’avoir des horaires longs souples et non standards contraints. L’hypothèse d’une sélection en fonction des préférences n’est pas confirmée par l’analyse alors que les exigences productives des emplois et des employeurs ainsi que le pouvoir de négociation des salariés exercent des effets significatifs et expliquent la surreprésentation des femmes dans les horaires fragmentés contraints.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".