Articulation emploi-famille et temps de travail : De quelles mesures disposent les travailleurs canadiens et à quoi aspirent-ils?
Bibliographic record
Abstract
Nous intéressant aux mesures de conciliation emploi-famille, nous avons voulu exploiter les données de l’Enquête sur le milieu de travail et les employés (EMTE) pour évaluer la situation globale à cet égard au Canada, à l’aide de données statistiques représentatives. Nos données indiquent que les progrès observés en ce qui concerne le débat social sur la conciliation travail-famille ne se sont pas nécessairement traduits par une amélioration notable des conditions facilitantes dans les milieux de travail et il y a même eu des reculs. On observe que le nombre de jours de travail par semaine s’est légèrement accru, se rapprochant fortement de 5 jours en moyenne pour les hommes et de 4,6 pour les femmes, en 2002. Par ailleurs, un pourcentage important de la main-d’oeuvre canadienne vit des horaires de travail variables et des horaires rotatifs, ce qui a été identifié comme source de difficultés de conciliation. Par contre, une bonne partie des travailleuses et travailleurs canadiens déclare travailler un certain nombre d’heures à domicile, ce qui peut favoriser la conciliation, mais peut aussi être source d’empiètement sur la vie privée. Les données de l’EMTE montrent que les gens travaillent à la maison parce que leur travail l’exige, et non pour des motifs de conciliation. En somme, on assiste ici à un débordement du travail sur la vie personnelle. Par ailleurs, si l’aide à la garde et les services de garde chez l’employeur sont le premier souhait des parents canadiens ayant des enfants de moins de 3 ans, on constate qu’à peine plus du quart des travailleurs canadiens déclarent que leurs employeurs offrent un service à cet égard en 2002. Aussi, on a pu observer que l’offre de services de soins aux aînés ne touche qu’un dixième de travailleuses et de travailleurs canadiens. En ce qui concerne l’impact du nombre d’enfants, il a un effet ambigu sur le temps de travail, les horaires et les aspirations en matière de temps de travail. En ce qui concerne l’intérêt pour la réduction du temps de travail, l’effet est aussi ambigu mais on observe que les personnes ayant un ou deux enfants sont celles qui souhaitent un peu plus une réduction d’heures. Par contre, on note qu’il y a un lien entre le nombre d’enfants et le désir d’heures additionnelles; plus on a d’enfants, moins on veut des heures additionnelles.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".