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Enregistrement W2016282264 · doi:10.1046/j.1466-7657.2000.00011.x

Pay equity and nursing in Ontario: ten years later

2000· article· en· W2016282264 sur OpenAlexaffabout
Rita Schreiber, Elisheva Tamar Anne Nemetz

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationPay EquityEquity (law)PoliticsPaceSocial equalityPolitical scienceHealth careIntergenerational equityCollective bargainingNursingPublic administrationEconomic growthEconomicsMedicineLabour economicsLawGeographySustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

'Nurses have never been compensated in accordance with their central role in health care' (Schreiber 1994), reflecting the generalized and well-documented under-valuing of the work of women (Schreiber 1993). Pay equity legislation, passed in Ontario, Canada in 1987, designed to correct gender wage discrimination, created great optimism that the under-valuing of nurses' work might be ending. Nonetheless, this has not been the case, as the social, political, and economic climate has not kept pace with the speed and enormity of social change necessary to enact the intent of the legislation. Indeed, gains in nurses' wages have been directly offset by significant lay-offs. In this paper, we examine the issues surrounding the implementation of pay equity legislation in Ontario, Canada, along with analysis and implications of these issues, drawn from 10 years of experience. In addition, we highlight lessons that can be learned from the Ontario experience.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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