Stéréotypes de genre et conflit entre travail et famille en Europe : une analyse sur plusieurs dimensions
Bibliographic record
Abstract
La littérature existante s’est intéressée aux liens entre genre et conflit entre travail et famille, mais a peu exploré l’effet modérateur des stéréotypes de genre sur les effets différenciés du genre en fonction de la direction (conflit travail-famille et conflit famille-travail) et/ou de la dimension (temps, tension, comportements, cognition). La présente recherche utilise la dernière vague de l’enquête européenne sur les conditions de travail pour étudier l’effet modérateur des stéréotypes de genre à l’échelle nationale sur les effets du genre sur quatre combinaisons (direction x dimension) du conflit entre travail et famille. Cela permet de montrer que le conflit entre travail et famille est globalement moins élevé dans les pays caractérisés par une vision plus égalitaire du genre, et que, sur deux des quatre combinaisons, et sur le conflit global, cet effet est plus marqué pour les hommes que pour les femmes. Ces résultats nous permettent de discuter avec la littérature existante, à l’aune de la théorie des rôles de genre.
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 | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".