DISPARITIES IN HUMAN CAPITAL INVESTMENT OVER THE GENDERED LIFE COURSE: AN INTERNATIONAL COMPARISON
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Income disparities by gender are a persistent problem throughout the world. These disparities place women at risk for economic insecurity both while working and in retirement. Education and continued skill upgrading are key to reducing income disparities, but it is well documented that both older men and women are less likely to participate in adult education and training (AET) than their younger counterparts. In this symposium we present gender and age-based differences in AET in Australia, Canada, England/Northern Ireland and the United States. Also, given the increasing use of technology, technology-related problem-solving skills are compared across these four nations. In addition, we discuss current, and potentially new, country level policies and practices that facilitate the provision of AET over the second half of the life course. Yamashita and colleagues use data from the Program for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC) to provide an overview of AET participation, income, and technology-related problem-solving skills by sex and age groups in the four countries. Vickerstaff and van der Horst use data from five different organizations in the United Kingdom to examine attitudes of older workers about participation in training and the extent to which these attitudes result from self-imposed ageism. Taylor presents survey data from Australia that analyzes types of training women are undertaking, factors associated with participation in training, and the importance of employer support. Finally, Harrington and Cummins use PIAAC data to analyze age variations in AET participation and gender differences in employer sponsored training in Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».