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Record W1712594745 · doi:10.3917/rips.043.0261

Comprendre les femmes au foyer, des intermittentes du travail ?

2011· article· fr· W1712594745 on OpenAlexaff
Anne-Marie Dieu, Christine Delhaye, Annie Cornet

Bibliographic record

VenueRevue internationale de Psychosociologie · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Il peut sembler étonnant de proposer un article sur les femmes au foyer un numéro spécial consacré à la GRH. En effet, les femmes au foyer ne sont a priori pas concernées par le marché du travail, elles sont d’ailleurs reprises dans les statistiques dans la catégorie des « inactives. » Pourtant, dans le cadre d’une recherche qualitative que nous avons menée pour le compte de la Région Wallonne de Belgique auprès de femmes ayant cessé pendant plus de deux ans de travailler pour des raisons familiales, nous avons pu constater que le rapport au travail et au marché de l’emploi des femmes dites « inactives » est bien plus complexe que ce que les représentations communes laissent apparaître. Les femmes au foyer développent en effet, lors de leur période de vie « au foyer », une série d’activités productives, de service et créatives, qui sortent de la simple sphère familiale et qui contribuent à leur procurer une série de gratifications sociales, psychologiques et symboliques, tout en leur assurant des revenus occasionnels ou plus réguliers. Elles développent un « rapport en pointillé » au monde du travail dont elles ne sont pas toujours conscientes elles-mêmes. Ces activités, des « impensés de la GRH » leur permettent pourtant de développer des compétences transposables sur le marché du travail mais encore trop peu prises en compte par elles-mêmes comme par les employeurs potentiels.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.091
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.207
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2011
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