Pay dispersion and earnings for women and men: a study of Swedish doctors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Relatively little research has examined whether pay dispersion influences men's and women's earnings differently. The purpose of this paper is to fill this research gap. Design/methodology/approach The authors used survey design and multiple regressions to analyze a sample of 650 Swedish medical doctors. Findings Pay dispersion was found to be negatively associated with both men's and women's earnings. These effects were contingent on compensation informality and the individual's position in the pay structure. Specifically, when pay dispersion was high, high compensation informality resulted in women being paid less. The interaction of pay dispersion and compensation informality was unrelated to men's earnings. Also, women who were paid less suffered larger penalties when pay dispersion was higher, but their female counterparts who were paid more gained from the existence of greater pay dispersion. Originality/value Examining the structure of labor markets on individual outcomes is increasing in importance due to the boundaryless nature of contemporary careers. As people cross functional, organizational, industrial, and even occupational boundaries more frequently in their career lifetimes, they are increasingly exposed to the structural effects of external labor markets. As such, the effects of factors such as pay dispersion and compensation informality in the market are becoming increasingly significant to the fortunes of women and men facing those conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».