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Enregistrement W4225166658 · doi:10.1177/00197939221093562

Firm Pay Policies and the Gender Earnings Gap: The Mediating Role of Marital and Family Status

2022· article· en· W4225166658 sur OpenAlexafffundabout
Jiang Li, Benoît Dostie, Gaëlle Simard‐Duplain

Notice bibliographique

RevueIndustrial and Labor Relations Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development CanadaStatistics Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEarningsWageDemographic economicsQuarter (Canadian coin)Marital statusLabour economicsGender gapGender pay gapBusinessEconomicsAccountingDemographyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using data from the Canadian Employer-Employee Dynamics Database between 2001 and 2015, the authors examine the impact of firms' hiring and pay-setting policies on the gender earnings gap in Canada. Consistent with the existing literature and following Card, Cardoso, and Kline (2016), findings show that firm-specific premiums explain nearly one-quarter of the 26.8% average earnings gap between female and male workers. On average, firms' hiring practices, due to differences in the relative proportion of women hired at high-wage firms (known as sorting), and pay-setting policies, due to differences in pay by gender within similar firms, each explain approximately one-half of this firm effect. The compositional difference between the two channels varies substantially over a worker's life cycle, by parental and marital status, and across provinces.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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