Measuring gender when you don’t have a gender measure: constructing a gender index using survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disentangling the impacts of sex and gender in understanding male and female differences is increasingly recognised as an important aspect for advancing research and addressing knowledge gaps in the field of work-health. However, achieving this goal in secondary data analyses where direct measures of gender have not been collected is challenging. This study outlines the development of a gender index, focused on gender roles and institutionalised gender, using secondary survey data from the Canadian Labour Force survey. Using this index we then examined the distribution of gender index scores among men and women, and changes in gender roles among male and female labour force participants between 1997 and 2014. METHODS: We created our Labour Force Gender Index (LFGI) using information in four areas: responsibility for caring for children; occupation segregation; hours of work; and level of education. LFGI scores ranged from 0 to 10, with higher scores indicating more feminine gender roles. We examined correlations between each component in our measure and our total LFGI score. Using multivariable linear regression we examined change in LFGI score for male and female labour force participants between 1997 and 2014. RESULTS: Although women had higher LFGI scores, indicating greater feminine gender roles, men and women were represented across the range of LFGI scores in both 1997 and 2014. Correlations indicated no redundancy between measures used to calculate LFGI scores. Between 1997 and 2014 LFGI scores increased marginally for men and decreased marginally for women. However, LFGI scores among women were still more than 1.5 points higher on average than for men in 2014. CONCLUSIONS: We have described and applied a method to create a measure of gender roles using survey data, where no direct measure of gender (masculinity/femininity) was available. This measure showed good variation among both men and women, and was responsive to change over time. The article concludes by outlining an approach to use this measure to examine the relative contribution of gender and sex on differences in health status (or other outcomes) between men and women.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».