Naistapaisen kotityön jako suomalaisilla pariskunnilla
Bibliographic record
Abstract
Kandidaatintutkielman tarkoituksena on selvittää miten suomalaiset pariskunnat jakavat naistapaisen kotityön ja kuinka tasapuoliseksi kotityönjako koetaan. Tutkin sukupuolen, iän ja lasten vaikutusta koettuun kotityönjakoon. Aineistonani on kyselytutkimusaineisto ISSP 2022: perhe, työ ja sukupuoliroolit V: Suomen aineisto. Analyysin tein ristiintaulukoinnilla. Sekä miehet, että naiset kokevat naisten tekevän miehiä enemmän naistapaisia kotitöitä. Kotitöiden naistapaisuus vaihtelee suuresti eri kotitöiden välillä. Pyykinpesu on kaikkein eniten naisten tekemäksi koettu ja sairaista perheenjäsenistä huolehtiminen on kaikkein tasaisimmin jaettu kotityö. Iällä ja perheellisyydellä on vaikutusta kotityönjakoon. Yli 60-vuotiaat kokevat kotityönjaon kaikkein epätasaisimpana, ja alle 40-vuotiaat naiset kokevat muita harvemmin olevansa pääasiallisia naistapaisen kotityön tekijöitä. Lasten saanti vaikuttaa tämän aineiston perusteella lisäävän kotityön sukupuolitapaisuutta. Kaikkien tässä tutkimuksessa mukana olevien kotitöiden jako on perheellisillä vastaajilla vähintään hieman naisvaltaisempaa kuin lapsettomilla vastaajilla. Tutkielman tulokset kertovat hitaasta kotityön tasa-arvokehityksestä.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.013 |
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".