检索结果-南通市图书馆

作者：郑瑾嫣上海师范大学

学位级别：硕士

家庭分工问题是社会性别研究的重要部分,关系到个人、社会生产中性别平等的实现。伴随着经济发展和女性受教育程度的提高,女性日益成为劳动力市场重要力量。然而在家庭内部,家庭分工仍然呈现出“女性为主男性为辅”的性别化特征,女性依... 详细信息

家庭分工问题是社会性别研究的重要部分,关系到个人、社会生产中性别平等的实现。伴随着经济发展和女性受教育程度的提高,女性日益成为劳动力市场重要力量。然而在家庭内部,家庭分工仍然呈现出“女性为主男性为辅”的性别化特征,女性依旧是家庭内部劳动的主要承担者。工作时间和家务劳动的双重压力使得女性面临着更多的冲突。面对家务劳动时间性别差异较大的现象,本研究从已婚家庭男女的家务劳动时间出发,试图找出个体特征和社会情境性因素影响家庭劳动分工模式的具体机制,为丰富当前家庭分工模式的理论提供了重要作用,也对实现我国已婚家庭男女家务劳动平等化具有积极的现实意义。本研究通过文献归纳和理论推导归纳出家务劳动时间的影响因素,建立模型来验证不同层次的变量对当前的家庭劳动分工模式具体作用机制。首先,既往研究在解释影响家务时间的因素时,大多关注个体特征（时间、收入等）、家庭特征与家务时间之间的关系。少数研究提到了随着社会情境（城乡,地区经济发展水平等）的变化,个体特征和家务时间之间的关系也随之变化。当前研究揭示个体家务时间的分配与个体特征、家庭特征、社会情境性因素有关,但是目前研究对不同社会情境下,个体特征、家庭特征影响家务时间的具体效应及其变化缺乏解释。交叉性理论认为社会性别既是个体身份,更是复杂社会结构和具体社会情境的产物,一旦相应情境发生变化,个体所面临和展现的实践也随之改变。交叉性理论提示我们,不能拘泥于个体特征、家庭特征与个体家务时间的表面现状,而是要将更深层次的社会情境因素与个体特征、家庭特征置于分析中心。考察不同社会情境下,个体和家庭特征影响家务时间的效应是否存在差异?假如存在差异,社会情境性因素对这一效应的具体作用机制是什么?因此本研究在理论推演的基础上,选用了2015年中国综合社会调查研究的数据,运用分层线性回归分析方法检验模型,考察了工作时间、收入、受教育程度、性别角色观念这些个体层次的因素对家务劳动时间的影响。其次,通过建构家庭收入与个人层次之间的交互项来检验不同层次变量对家务劳动时间的交叉作用。第三,本研究将地区的男女收入比率、地区经济发展水平和地区性别文化氛围等社会情境性因素纳入模型,考察不同层次的变量如何塑造当前的家庭劳动分工模式。最终,本研究基于2015年中国综合社会调查的数据得出了以下结论:（1）当前中国家庭劳动分工仍然呈现出“男主外,女主内”的总体特征,在男女工作时间差距逐渐减小的当下,女性似乎依旧是家庭内部劳动的主要承担者。（2）当前性别化的家庭劳动分工模式是个体特征、家庭特征和社会结构性要素共同塑造的结果,其中社会结构性特征通过影响低一层次特征与家务时间之间的关系形塑了当前的家务配置结果,并且这种影响在不同性别的群体中存在着差异。（3）对男性而言,个体工作时间、受教育程度和收入的增加都能够减少其家务时间;男性的性别角色观念越平等,越有可能通过增加自身家务时间的方式来实现家庭分工的平等化。但随着家庭收入的增加,男性性别角色观念和家务时间之间的关系减弱。其次男性处在男女收入差距越小,经济越发达,地区性别文化越传统的地区,通过改变个体特征（主要是工作时间）来减少家务时间的效果越好。（4）对女性而言,个体工作时间、受教育程度和收入的增加都能够减少其家务时间;女性的性别角色观念不直接影响其家务时间。但随着家庭收入的增加,其绝对收入增加导致家务时间减少的效果越好。其次女性处在男女收入差距越小,经济越发达和社会性别文化观念越平等的地区,其通过个体特征改变当前家务分工模式的作用越大。

关键词：家庭劳动分工交叉性视角经济依赖性别呈现分层回归

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居民对自动驾驶汽车的偏好:基于可解释机器学习

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世界建筑 2023年第7期 24-25页

作者：仲浩天吴文君德州农工大学中国人民大学公共管理学院中国人民大学

新兴技术正在塑造城市和日常生活的同时,技术进步也可能加剧现有或带来新的不平等。本文以自动驾驶汽车为例,介绍了从交叉性视角出发的机器学习分析范式,并基于北京市居民对该技术偏好的试点调查,利用可解释机器学习—迭代随机森林模型... 详细信息

新兴技术正在塑造城市和日常生活的同时,技术进步也可能加剧现有或带来新的不平等。本文以自动驾驶汽车为例,介绍了从交叉性视角出发的机器学习分析范式,并基于北京市居民对该技术偏好的试点调查,利用可解释机器学习—迭代随机森林模型,初步探究了个体多维特征之间相互交叉、建构所产生的行为偏好机制。结果表明,结合交叉性视角和可解释机器学习有效打破了传统方法论的局限,为推动新兴技术的公平转型提供了可操作性的分析框架。

关键词：自动驾驶汽车公平演进交叉性视角可解释机器学习

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