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Enregistrement W3211094669 · doi:10.1136/oem-2021-epi.135

O-124 Men and women at work in Canada, 1991–2016

2021· article· en· W3211094669 sur OpenAlex
Emma K Quinn, Andrew Harper, Cheryl Peters, Ela Rydz, Peter Smith, Mieke Koehoorn

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoisson regressionDemographyConfidence intervalQuarter (Canadian coin)PopulationGeeDescriptive statisticsIncidence (geometry)Generalized estimating equationMedicineGeographyStatisticsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Women’s increased labour force participation in Canada is a well-known trend over the past 40 years, and there is a perception that the gendered division of the labour force has decreased over time. <h3>Objectives</h3> The study objective was to document the division of occupations by sex/gender in Canada and to examine the trends since 1991. The evidence is intended to inform occupational health and safety policies and procedures by including issues of sex/gender as part of the discourse on risk prevention, where warranted. <h3>Methods</h3> Data obtained from the last six Canadian Censuses of Population (1991–2016) were analyzed and descriptive statistics were used to examine the labour force composition within various resolutions of the National Occupational Classification (NOC) codes by sex/gender. GEE Poisson regression models were used to generate time- and occupation-adjusted estimates for incidence rate ratios with 95% confidence intervals for sex/gender differences in the labour force. Highly divided occupations were defined as those with 75% or more men or women. <h3>Results</h3> Of the 500 4-digit occupational categories representing 2,892 data points over the 25-year period, 58% were highly divided, with more than three-quarters of these incidences being for male-dominated occupations, with less than one-quarter being for female-dominated occupations. GEE analyses of these occupation groups within broad occupational groups suggested relative stability in the gendered nature of occupations over time, with a statistically significant reduction in the proportion of highly divided occupations only observed among occupations broadly grouped within natural and applied sciences. <h3>Conclusion</h3> The Canadian workforce remains highly sexed/gendered. While the distribution of men and women within occupations is driven by complex factors, our inquiry into these found that systems of gender essentialism, organizational hierarchies that favour men, and labour markets that are change-resistant remain challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle