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Enregistrement W1592410172 · doi:10.1108/ijm-03-2013-0047

Occupational segregation and the gender earnings gap in China: devils in the details

2015· article· en· W1592410172 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manpower · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational segregationEarningsWageChinaDistribution (mathematics)Demographic economicsCensusOccupational prestigeEconomicsPsychologyLabour economicsDemographyGeographySocioeconomic statusSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to analyze the gender earnings gap in China with a focus on the role of differences in the occupational distribution of males and females. Design/methodology/approach – The authors use a procedure to model occupational attainments and decompose differences in earnings into an inter-occupational portion due to differences in the occupational distribution between males and females, and an intra-occupational portion due to differences in pay. The analysis is based on Chinese census data. Findings – The authors find that the male-female pay gap is virtually completely explained by wage discrimination defined as females being paid less than males within the occupation groups based on six broad occupations. Occupational segregation explains virtually none of the overall male-female pay gap, and in fact the “segregation” slightly favors women. However, the picture changes substantially when the analysis is conducted at the more disaggregate sub-occupation level within each of the six broad groups. Wage discrimination remains the prominent contributor to the pay gap across the disaggregated sub-occupations in each of the broad occupations. But there is considerable heterogeneity in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations within the different broad occupational groups. Social implications – When females have the same occupation-determining characteristics as men, they are in lower paying sub-occupations within the professional group and to a lesser extent within manufacturing and operations jobs. There is considerable heterogeneity in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations in the different broad occupational groups. Originality/value – The paper systematically examines the degree to which the gender earnings gap in China is due to the differences in occupational distributions of males and females, highlighting that the conventional Blinder-Oaxaca decompositions can under- or over- estimate the unexplained portion of the gender pay gap by controlling or not controlling for differences in the occupational distribution of males and females. The paper also shows that previous studies that have examined occupational segregation across aggregate occupational groups can mask important differences in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations in the different broad occupational groups.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,228 · 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