Et s'il y avait une grève dans les foyers ? Étude sur l’impact du travail de soins non rémunéré sur les femmes vivant en Tunisie : accès au travail, autonomisation économique et bien-être
Bibliographic record
Abstract
Le travail de soin non rémunéré désigne toutes les activités qualifiées de travaux reproductifs ou domestiques au sein des foyers sur une base non marchande. Bien que ce travail est essentiel pour l’équilibre de la société et l’épanouissement de la famille et le développement économique des pays, les normes sociales patriarcales d’un côté et les politiques sexistes de l’Etat d’un autre coté rendent ce travail sous-estimé, invisible et non reconnu. L’étude élaborée par Oxfam en Tunisie en partenariat avec AFTURD, montre que les femmes passent entre 8 et 12 heures par jour dans le travail de soin non rémunéré (dépendamment de leur âge, leur situation familiale et économique, et leur lieu de résidence), contre 45 minutes en moyenne pour les hommes. Les causes et conséquences de cette répartition inégale sont nombreuses et interreliées. En tenant compte des résultats de la recherche, et afin d’autonomiser les femmes et améliorer leurs bien-être, Oxfam recommande de : reconnaitre la travail de soins non rémunéré en tant que travail, de réduire le fardeau qu’il constitue, de redistribuer plus équitablement les responsabilités associées entre les hommes et les femmes, au sein des ménages, et entre les ménages, l’État et le secteur privé, et de garantir la représentation des personnes prenant en charge les activités de soins dans les postes de prise de décision et de leadership.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".