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Enregistrement W1587459350

Taux de feminite des professions et salaires : pourquoi le Canada differe-t-il des Etats-Unis?

2000· preprint· fr· W1587459350 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Baker, Nicole M. Fortin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La correlation entre le taux de feminite des professions et les salaires constitue le fondement de la legislation en matiere d'equite salariale et de valeur comparable. Diverses etudes anterieures ont analyse cette correlation a partir de donnees americaines et ont cerne certains des facteurs determinants des niveaux de salaire peu eleves dans les de meme que d'importantes limites des politiques publiques dans ce domaine. Toutefois, il existe peu de donnees visant d'autres secteurs de competence. Cette lacune est particulierement perturbante dans le cas du Canada, qui s'est dote de l'une des legislations les plus elaborees en matiere d'equite salariale au monde. Dans le present article, nous dressons un portrait complet, de la fin des annees 1980, de la segregation professionnelle fondee sur le sexe au Canada et de ses repercussions sur les salaires. Nous etablissons egalement des comparaisons explicites entre nos resultats et des donnees americaines. Ces resultats indiquent un lien entre la remuneration des femmes et le taux de feminite des professions beaucoup plus fort aux Etats-Unis qu'au Canada, ou cette relation est generalement peu marquee et non significative sur le plan statistique. La position relativement meilleure dont jouissent les femmes dans les emplois a predominance feminine au Canada est associee a des taux de syndicalisation plus eleves et aux effets fixes des salaires des secteurs des .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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