Impact of Individual and Institutional Factors on Wage Rate for Nurses in Canada: Is There a Monopsony Market?
Notice bibliographique
Résumé
Several studies and media sources often report a labour shortage in the nursing profession. Given this shortage, one might assume that registered nurses (RNs) would have a perspective of maximizing wage income: increase the hourly wage or the number of hours worked. Institutional incentives in place can influence these two components, particularly the hourly wage. However, previous studies of Canadian nurse wages were limited to individual factors and did not take into account contextual factors such as hospital market share, labour market size or unionization. Based on market share, some refer to the nursing labour market as a monopsony; which depresses wages and might explain the shortage. However, this has not yet been tested empirically in the Canadian RN labour market. This article aims to fill this gap by using the confidential microdata files of the Labour Force Survey (LFS) for the years 2010 to 2012 and the multi-level analysis to shed light on this issue. The contribution of this work is that it takes into account both individual and contextual variables to try to explain nurses' hourly wage. In accordance with the monopsony model, we hypothesize a negative correlation between hourly wage and level of market share; i.e. monopsony employers would pay a lower wage rate. The results do not support the monopsony model to explain nursing labour shortage: there is no statistically significant relation between RNs wages and market share; no relation was found for market size either. This suggests explanation for RN labour shortage must be investigated elsewhere.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».