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Enregistrement W4313642098 · doi:10.17813/1086-671x-27-4-389

GENDER EQUITY AGAINST “ECONOMIC REALITIES”: HOW A CONFLICT BETWEEN TWO MOVEMENTS RESHAPED THE CULTURAL UNDERSTANDING OF PAY*

2022· article· en· W4313642098 sur OpenAlexaff
Laura Adler

Notice bibliographique

RevueMobilization An International Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensAdler
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)BureaucracySocial movementPay EquityLiabilityEquity theoryInequalityPolitical sciencePolitical economyLaw and economicsEconomicsLabour economicsPublic economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States today, there is a broad cultural understanding that market forces drive pay outcomes. But prior to the 1980s, pay was understood to be the product of bureaucratic processes internal to organizations. The question of whether pay is determined by the market or organizational decisions is essential for evaluating employers’ liability for gender pay inequality, as employers are not responsible for inequalities resulting from the “economic realities” of the labor market. This article locates the shift in cultural beliefs about pay in key court decisions in the 1970s and 1980s. At that time, a social movement for pay equity used the idea of comparable worth to hold organizations accountable for inequality between jobs held by women and similarly valuable jobs held by men. But the judges who ruled on these cases were informed by a different movement, known as law and economics, which led them to conceptualize pay as the product of market forces instead of organizational decisions. These judges’ decisions limited employers’ liability for the pay gap and precipitated a transformation of the cultural common sense of pay within organizations, which increasingly adopted market-based approaches. The case of comparable worth highlights the role of judges, who have a unique role in determining the impact of social movements while themselves being targeted by such movements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0220,107
Communication savante0,0200,015
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0100,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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