A Wages and Wellness Penalty: A Study of Women Care Workers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis establishes a nationally representative sociodemographic profile of women in lowstatus care positions in long-term care (LTC) facilities across Canada, as well as assessing whether or not they experience a wages and wellness disadvantage, compared to non-care worker women. The thesis applies Paula England’s Devaluation Framework which suggests that women in positions of care work are typically rewarded less than comparable workers due to societal and cultural biases towards feminized fields of employment. Using 2016 Canadian Census micro-data accessed at the Prairie Regional Statistics Canada Research Data Centre, low-status care work is operationalized using occupation codes for Licensed Practical Nurses or Nurse’s Aides, Orderlies and Patient Service Associates alongside the industry code for Nursing and Residential Care Facilities. Using descriptive data analysis, the author identifies that low-status care work in LTC is overwhelmingly comprised of women, racialized individuals and foreign-born people in Canada. As well, using Ordinary Least Squares (OLS) Regression and Logistic Regression methods the author finds that women in low-status care occupations experience a wage penalty in comparison to all other employed women in Canada, with women of colour experiencing a double disadvantage in terms of wages. Lastly, this thesis demonstrates that low-status women care workers also experience a disadvantage in terms of both self-rated physical and mental health in comparison to women in other occupations. Several suggestions for future research and policy implications are explored based on these research findings such as fair remuneration, employment benefits, appropriate staffing levels, and unionization for care workers in LTC.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».