Trends in Low-Wage Employment in Canada: Incidence, Gap and Intensity, 1997-2014
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces two new concepts to the debate on job quality: the low-wage gap and low-wage intensity. These two measures provide information on the depth and severity of low wages. Using Labour Force Survey microdata, we discuss trends in these two measures, along with trends in the incidence of low wages over the 1997-2014 period. For example, in 2014, 27.6 per cent of all employees aged 20 to 64 years earned less than two-thirds of median hourly wages for full-time workers aged 20 to 64 years (or $16.01 per hour), our low-wage cutoff. In this same year, the low-wage gap was 21.0 per cent, which means that the average low-wage employee earned approximately 79.0 per cent of the low-wage cutoff (or $12.66 per hour). Consequently, low-wage intensity, defined as the product of the incidence and the gap (scaled by 100) was 5.8. This is down from an intensity of 6.3 in 1997, which was the result of a slightly higher incidence (27.9 per cent) and a higher gap (22.7 per cent). This paper also provides these results by gender, age, educational attainment, industry, occupation, employment status and province. These detailed results help identify which groups face the highest rates, greatest depths, and largest intensities of low-wage employment in Canada. Furthermore, this paper explores the implications of a $15 minimum wage on the low-wage gap in 2014. Finally, to provide a brief sensitivity analysis, we discuss (1) the results for low-wage employment in Canada using a different cutoff (two-thirds mean hourly wages for full-time employees aged 25 to 54 years) and (2) comparisons of our results to those of CIBC’s Employment Quality Index and the OECD’s low-pay data.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».