Revisiting the gender job satisfaction paradox: The roots seem to run deep
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using the Canadian General Social Survey of 2016, a large nationally representative dataset, this article estimates the gender job satisfaction gap. This unique dataset allows to control for nearly all the variables previously suggested to explain the well‐documented higher job satisfaction of women, such as task characteristics, job flexibility and the quality of social relations at work. Accounting for all these variables, the gender gap in favour of women remains in the aggregate sample. But, when the sample is partitioned by age and educational attainment, among the youngest and the most educated workers, the gender job satisfaction gap is found to be statistically insignificant. In addition, these data allow for the inclusion of subjectively experienced intrinsic job rewards, such as sense of pride and accomplishment from work, rarely available in social surveys. With the inclusion of these variables, the gender job satisfaction gap loses its statistical significance across all age groups and educational attainment levels, except for those with a graduate university degree. For the latter group, the gender job satisfaction gap is actually reversed in favour of men. Consistently, an Oaxaca–Blinder decomposition of the gender job satisfaction gap indicates that the ‘explained’ component of the gender gap substantially increases with the inclusion of intrinsic job rewards. The implications are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».