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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore an extensive set of determinants of earnings and to offer recent empirical evidence of their effects on gender and racial earnings gaps. Design/methodology/approach Most previous studies looked at gender and racial comparisons independently of each other. This study extends previous studies by considering the interaction between gender and race. Using administrative data from a large Canadian firm, this paper explores the determinants of earnings based on a standard human capital model, comparing the earnings of white females, minority males and minority females with their white male counterparts. Both the dummy variable approach and a decomposition analysis are employed. Findings The results show that ranking in the organizational hierarchy accounts for most of the differences in gender and racial earnings, and ranking, together with human capital and job characteristics variables, explains over 90 percent of the earnings gap. Research limitations/implications The analyses in the paper are based on data from a Canadian organization with nation‐wide operations. The findings may not apply to small or medium sized enterprises in Canada and in other non‐Western economies. Practical implications To eliminate the earnings gap, equal pay programs need to be supplemented by effective employers' programs and policies targeted at equal advancement opportunity. Originality/value The paper uses firm‐level data, which provides natural controls for variations across firms and allows for more in‐depth analysis of the impact of various factors on earnings differentials.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle