Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the employment earnings of university professors in Canada to see if visible minority status affects earnings. Using detailed data from the Analytical File of the 2006 Census of Canada, the study compares the earnings of professors of eight non-white groups to the earnings of white professors, controlling for gender. The findings indicate that most visible minority professors, male and female, earned less than their white counterparts before individual characteristics are controlled, and the earnings disparities, albeit in smaller magnitudes, remain after other differences are adjusted. Since productivity, not measured, may affect earnings, the study performs another analysis on young professors under the age of 32. The analysis shows the same pattern: visible minority status affects net earnings after other factors have been controlled. The study concludes that it is difficult to attribute residual earnings disparities to unequal racial treatment since productivity is not measured. However, it is equally hard to dismiss unequal racial treatment since the same pattern is also found among professors in the early stage of their career where productivity differences tend to be much smaller. Dans cet article, nous analysons les revenus d’emploi des professeurs d’université au Canada pour voir si l’appartenance à une minorité visible en influence le niveau. À partir des données détaillées du Dossier analytique du recensement du Canada de 2006, nous comparons dans cette étude les gains de professeurs de huit groupes de couleur avec ceux de huit groupes de Blancs, tout en tenant compte du sexe. D’après les résultats, les professeurs des minorités les plus visibles, hommes et femmes, étaient moins rémunérés que ceux de race blanche, et ce, avant de faire cas des caractéristiques individuelles, et les disparités dans ces revenus restent, même si elles sont de moindre magnitude, une fois que d’autres différences sont ajustées. Étant donné que la productivité, non évaluée, peut affecter les rémunérations, cette étude comprend aussi une autre analyse qui porte sur les jeunes professeurs de moins de 32 ans. Cette analyse met en évidence le même modèle : l’appartenance à une minorité visible joue un rôle sur le salaire net, une fois les autres facteurs pris en compte. Il résulte de cette étude qu’il est difficile d’attribuer les disparités résiduelles de revenu à un traitement racial inégal, étant donné que la productivité n’est pas mesurée. Il est cependant tout aussi ardu de rejeter l’existence d’une telle inégalité, vu que la même tendance se retrouve aussi chez les professeurs en début de carrière, quand les différences de productivité ont tendance à être moindres.
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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 | 0,001 | 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 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 ».