Notice bibliographique
Résumé
This article provides information on women aged 25 to 64 in natural and applied sciences occupations in Canada (i.e. scientific occupations), using data from the 1991 and 2001 censuses and the 2011 National Household Survey (NHS). The employment conditions of men and women in these occupations are also examined, based on data from the Labour Force Survey (LFS). Key findings include: from 1991 to 2011, the proportion of women in scientific occupations requiring a university education rose from 18 per cent to 23 per cent, and from 14 per cent to 21 per cent in scientific occupations requiring a college education; during the same period, the proportion of women in non-scientific occupations requiring a university education increased from 59 per cent to 65 per cent, and from 41 per cent to 44 per cent in non-scientific occupations requiring a college education; between 1991 and 2011, women accounted for 27 per cent of the growth in the number of workers in university-level scientific occupations, but for 75 per cent of the growth in the number of workers in university-level non-scientific occupations; computer science accounted for 60 per cent of the increase in the number of workers in scientific occupations requiring a university education - the smaller contribution of women to the overall increase in the number of scientific workers is related to the fact that they accounted for a smaller share of workers in computer science occupations; workers in scientific occupations generally have better employment conditions - on average, men working full-time earned nine per cent more than their female counterparts in both scientific and non-scientific occupations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».