Racial inequality in employment in Canada: Empirical analysis and emerging trends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This article examines racial discrimination in employment in Canada using data from a sample of legal cases that were published in the Canadian Human Rights Reporter between 1980 and 1999. The authors discuss some theoretical perspectives on racial discrimination, briefly review empirical studies on the topic, examine the nature of and trends in such employment discrimination cases over the two decades, and provide an in‐depth discussion and analysis of selected legal cases on racial discrimination in Canada. After some concluding remarks, policy recommendations to combat racial discrimination in the workplace are suggested. Sommaire: Le présent article examine la discrimination raciale en matière d'emploi au Canada à l'aide de données d'un échantillon de causes judiciaires qui ont été publiées dans le Canadian Human Rights Reporter de 1980 à 1999. Les auteurs discutent de certaines perspectives théoriques sur la discrimination raciale, passent brièvement en revue les études empiriques sur le sujet, examinent la nature et les tendances de tels cas de discrimination en matière d'emploi au cours des deux décennies, et fournissent une discussion et analyse approfondie de causes judiciaires sélectionnées portant sur la discrimination raciale au Canada. En conclusion, ils proposent des recommandations de politiques pour combattre la discrimination raciale dans le lieu de travail
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».