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Enregistrement W2297910813 · doi:10.1108/ijse-07-2014-0134

Religiosity and female labour market attainment in Canada: the Protestant exception

2016· article· en· W2297910813 sur OpenAlexaffabout
Maryam Dilmaghani, Jason Richard Dean

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensSheridan CollegeSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityProtestantismRedressContext (archaeology)OriginalityEducational attainmentIdeologySociologyDemographic economicsValue (mathematics)PsychologySocial psychologyEconomicsPolitical scienceGeographyLawEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The relationship between religiosity and female labour market attainment has been widely investigated for the USA; however, no comparable study has been undertaken for the Canadian context. The purpose of this paper is to redress this critical oversight of the literature by examining the impact of religiosity on Canadian female labour supply, both at extensive and intensive margins. Design/methodology/approach – Using data from the Canadian Ethnic Diversity Survey, the authors consider all the measurable dimensions of religiosity, for the pooled sample, as well as by religious group. A wide array of control variables is included in the regressions to insure the reliability of the estimates. Findings – The authors find that overall religiosity inversely relates to female labour supply in Canada. When the impact of religiosity is assessed on a by religion basis, it is revealed that Protestant females are penalized, by far the most. Practical implications – The result is comparable with the pattern uncovered in the USA for Conservative Protestant females. Unlike what can be expected, no statistically significant difference is detected between religious-nones and Catholics, suggesting a convergence of gender ideologies. Originality/value – The investigation reveals interesting patterns that not only contribute to the current state of literature, but also motivate future research. Fairlie and Oaxaca-Blinder decomposition techniques are also used to further explore attainment gaps among the religious groups.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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