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Enregistrement W175149293 · doi:10.18584/iipj.2010.1.2.3

Gender Gaps in Indigenous Socioeconomic Outcomes: Australian Regional Comparisons and International Possibilities

2010· article· en· W175149293 sur OpenAlexvenueno aff
Mandy Yap, Nicholas Biddle

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSocioeconomic statusLife expectancyGeographyInequalityCensusHuman capitalPopulationEarningsEducational attainmentHuman Development IndexDemographic economicsDemographySociologyEconomic growthHuman development (humanity)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International literature clearly demonstrates the potential for gender-based inequalities to constrain development processes. In the United Nations Development Programme Gender-related Development Index, Australia ranks in the top five across 177 countries, suggesting that the loss of human development due to gender inequality is minor. However, such analysis has not been systematically applied to the Indigenous Australian population, at least in a quantitative sense. Using the 2006 Australian Census, this paper provides an analysis across three dimensions of socioeconomic disparity: Indigeneity, gender, and geography. This paper also explores the development of a similar gender-related index as a tool to enable a relative ranking of the performance of Indigenous males and females at the regional level across a set of socioeconomic outcomes. The initial findings suggest that although there is a substantial development gap between Indigenous and non-Indigenous Australians, the development loss from gender-related inequality for Indigenous Australians is relatively small. Higher life expectancy and education attainment for Indigenous females balances out their slightly lower earnings to a large extent. At the regional level, Indigenous females tend to fare better than Indigenous males for the set of indicators chosen; and, this is particularly true in capital cities.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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