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Evolution in Time-Use and Division of Labour of Men and Women

2015· article· fr· W2193336977 on OpenAlexvenueno aff
Ignace Glorieux, Joeri Minnen, Theun Pieter van Tienoven, Jef Deyaert, Eszter Mészáros

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWork-Family Balance Challenges
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La façon dont nous utilisons notre temps en général, et dont nous séparons travail rémunéré et non rémunéré est largement affectée par des influences culturelles et sociales. Cette utilisation est également supposée se modifier en fonction de changements sociaux et culturels, comme l’évolution vers des attitudes plus égalitaires. Ainsi, beaucoup d’études montrent, d’une part une diminution du temps accordé au travail rémunéré par les hommes et une augmentation de leur implication dans le soin des enfants et, d’autre part, une augmentation de la participation des femmes au marché du travail ainsi qu’une diminution de leur charge de travail non rémunéré. Cependant, les mêmes études mettent également en évidence la lenteur de cette convergence dans la division du travail entre hommes et femmes. En comparant la base de données flamande « emploi du temps – 7 jours » de 2013 (n=2,894) à celles de 1999 (n=1,234) et de 2004 (n=1,643) qui présentent des données comparables sur l’emploi du temps, cette contribution analyse les évolutions antérieures et la situation actuelle de la division du travail entre les hommes et les femmes en Flandre, Belgique. Cette contribution montre notamment que les hommes commencent à plus prendre en charge le soin des enfants, et que les femmes accomplissent de plus en plus de travail rémunéré, mais que les corvées domestiques demeurent, tout comme en 2004, principalement à charge des femmes. De plus, bien que la charge de travail ne diffère désormais plus de manière significative entre hommes et femmes, les divergences dans sa composition perdurent néanmoins. La convergence vers une division égalitaire du travail avance doucement, très doucement.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.063
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.257 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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