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Record W1959806875 · doi:10.4000/sociologies.4449

La gestion des temporalités familiales et domestiques et la carrière des avocats et avocates : différents modèles de conciliation ?

2021· article· fr· W1959806875 on OpenAlexaffabout
Diane‐Gabrielle Tremblay, Éléna Mascova

Bibliographic record

VenueSociologieS · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous avons voulu vérifier dans quelle mesure les temps prescrits pour le travail d’avocat pouvaient être conciliables avec la vie familiale et ses temporalités, surtout en contexte de grand bureau. Nous avons utilisé une typologie développée par Nathalie Lapeyre pour déterminer quel type de situation est observé au Québec et dans quelle mesure cela peut influer sur l’égalité d’accès à la profession d’avocat et de carrière pour les femmes et les hommes. Les entrevues menées auprès de 47 avocats ont permis de constater qu’il existe encore, au sein de la profession, une diversité de modèles de division du travail et des temporalités familiales et domestiques. Le modèle normatif/traditionnel de division familiale du travail permet aux hommes avocats de faire carrière. Le modèle transitionnel ou égalitaire peut permettre à deux conjoints de faire carrière, mais ce sera alors souvent dans un contexte de travail moins exigeant, comme les petits bureaux ou le travail indépendant. Nous avons trouvé quelques cas de modèle renversé des rôles, où la femme avocate fait carrière et assume les longues heures facturables exigées par la profession ; son conjoint a généralement un engagement professionnel (et un salaire) inférieur. Nous avons constaté qu’il existe peu de cas égalitaires, les femmes avocates devant souvent assumer l’essentiel des tâches domestiques. Nous concluons que les milieux de la pratique comme la division temporelle du travail familial doivent évoluer si l’on souhaite assurer l’égalité des femmes dans la profession juridique, car si le soutien du conjoint est important, le soutien de l’organisation l’est tout autant.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.252
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.129
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.279 · 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

Citations4
Published2021
Admission routes2
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