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Record W2911853604 · doi:10.7202/1055721ar

Partage des rôles dans les couples à deux revenus et satisfaction de l’équilibre travail-famille selon le genre

2019· article· fr· W2911853604 on OpenAlexaffvenueabout
Maude Boulet, Céline Le Bourdais

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWork-Family Balance Challenges
Canadian institutionsRoyal Society of CanadaMcGill UniversityÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La hausse de la participation des femmes au marché du travail a contribué au recul du modèle familial traditionnel de l’homme pourvoyeur et de la femme au foyer. Conséquemment, les relations entre les sexes ont été bouleversées; un bouleversement que certains auteurs qualifient de révolution des rôles de genre. C’est dans cette perspective des rôles de genre que le présent article examine l’effet du partage des tâches domestiques et de l’articulation du temps travaillé au sein des couples à deux revenus au Québec et dans le reste du Canada sur la satisfaction de l’équilibre travail-famille. Basée sur une exploitation de l’Enquête sociale générale de 2011, l’analyse révèle une association positive entre division traditionnelle des tâches domestiques et satisfaction parmi les Québécoises et entre partage traditionnel du temps travaillé et satisfaction parmi les femmes vivant ailleurs au Canada. De leur côté, les hommes qui assument la plus grande part des tâches domestiques paraissent moins satisfaits de l’équilibre travail-famille que ceux qui partagent également ces tâches avec leur conjointe. Enfin, le fait de travailler de longues heures, soit plus de 40 heures/semaine, a un impact négatif sur la satisfaction des hommes et des femmes, quel que soit leur lieu de résidence.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.136
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0080.006
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 head0.104
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.255 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations3
Published2019
Admission routes3
Has abstractyes

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