Data and discrimination: A research note on sexual orientation in the Canadian labour market
Notice bibliographique
Résumé
Growing interest in the labour market outcomes of sexual minorities presents novel methodological and theoretical challenges. In this note, we outline important challenges in the study of wage inequality between sexual minorities and heterosexuals in Canada. We discuss the current state of available data on sexual orientation and economic outcomes in Canada, and further evaluate how estimates of sexual orientation wage gaps differ across earnings definition and sample composition. Our analysis of the 2006 Census shows considerable heterogeneity in point estimates of wage disadvantage across definitions of earnings and sample selections; however, all estimates show that gay men suffer labour market penalties and lesbians experience wage premiums.L’intérêt grandissant pour la situation des minorités sexuelles sur marché du travail soulève de nouveaux enjeux méthodologiques et théoriques. Dans ce commentaire, nous soulignons les enjeux importants que présente l’étude des inégalités salariales entre minorités sexuelles et hétérosexuels au Canada. Nous discutons de la disponibilité actuelle de données sur l’orientation sexuelle et le revenu au Canada et évaluons la manière selon laquelle les écarts salariaux varient en fonction de la définition de revenu et la composition de l’échantillon. Notre analyse du recensement de 2006 indique une hétérogénéité considérable des estimations ponctuelles de l’écart salarial à travers différentes définitions de revenu et différentes sélections d’échantillon. Cependant, toutes les estimations indiquent que les hommes gays sont désavantagés sur le marché du travail et que les lesbiennes obtiennent des salaires supérieurs.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».