How Does Industry Gender Ratio Affect Workplace Sexual Assault against Women? - A Panel Analysis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sexual assault against women has become a serious crime with a high incidence in Canada. As a form of sexual assault, workplace sexual assault not only does harm to women’s physical and mental health, but also to their career development and financial situation. Thus, to reduce and eliminate workplace sexual assault against women is of great significance. According to the sex-role spillover model by Gutek and Morasch and the integrated model by Fitzgerald and colleagues, the industry gender ratio, i.e. the proportion of male to female in industries, is a potential determinant to the occurrence of workplace sexual assault against women. However, a gap in the current knowledge of workplace sexual assault against women was revealed that no research has addressed relationships between industry gender ratio and workplace sexual assault in a Canadian context. This study wishes to find if how industry gender ratio affects workplace sexual assault against women. After reviewing the previous studies in workplace sexual assault and Canada’s policies against it, a panel data analysis using a Canadian nationwide survey dataset was conducted to explore the relationship between industry male share and female victim share of workplace sexual assault. The analysis found that on average a 100% increase in industry male share is significantly associated with a 4.8% decrease in female victim share of workplace sexual assault, holding age, province fixed effects, industry fixed effects and time fixed effects constant. This result suggests that industry gender ratio has a significant impact on workplace sexual assault against women in a Canadian context. With regard to the literature review and the empirical analysis, policies and strategies related to industry gender ratio are recommended to contribute to the reduction and elimination of workplace sexual assault in Canada.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».