Children and Gender Gaps in Working Time: A Study of Denmark, the United Kingdom and Austria
Bibliographic record
Abstract
Diese Arbeit untersucht geschlechtsspezifische Unterschiede in der Arbeitszeit. Es wird analysiert, wie individuelle Faktoren wie Bildung und Beruf sowie länderspezifische Merkmale wie Familienpolitik und gesellschaftliche Geschlechternormen die Arbeitszeit von Frauen beeinflussen. Der Fokus liegt dabei auf den Auswirkungen von Elternschaft auf Frauen in Dänemark, dem Vereinigten Königreich und Österreich. Die Ergebnisse zeigen, dass Mütter in allen drei Ländern ihre Arbeitszeit nach der Geburt eines Kindes stärker reduzieren als Väter. Das Ausmaß dieser Reduktion variiert jedoch: In Dänemark sind die Auswirkungen am geringsten, während Mütter in Österreich ihre Arbeitszeit besonders deutlich verringern. Das Vereinigte Königreich liegt dazwischen. Diese Unterschiede lassen sich durch die Verfügbarkeit von Kinderbetreuung und gesellschaftliche Erwartungen an Geschlechterrollen erklären. Die Einflussfaktoren auf die Arbeitszeit von Frauen werden mithilfe von Literaturrecherche, deskriptive Statistiken und multiple Regressionsanalysen untersucht. Dazu werden Daten des European Working Condition Telephone Survey (EWCTS) 2021 und der OECD verwendet.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".