Trends in racial and ethnic discrimination in hiring in six Western countries
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.
Notice bibliographique
Résumé
We examine trends in racial and ethnic discrimination in hiring in six European and North American countries: Canada, France, Germany, Great Britain, the Netherlands, and the United States. Our sample includes all available discrimination estimates from 90 field experimental studies of hiring discrimination, encompassing more than 170,000 applications for jobs. The years covered vary by country, ranging from 1969 to 2017 for Great Britain to 1994 to 2017 for Germany. We examine trends in discrimination against four racial-ethnic origin groups: African/Black, Asian, Latin American/Hispanic, and Middle Eastern or North African. The results indicate that levels of discrimination in callbacks have remained either unchanged or slightly increased overall for most countries and origin categories. There are three notable exceptions. First, hiring discrimination against ethnic groups with origins in the Middle East and North Africa increased during the 2000s relative to the 1990s. Second, we find that discrimination in France declined, although from very high to "merely" high levels. Third, we find evidence that discrimination in the Netherlands has increased over time. Controls for study characteristics do not change these trends. Contrary to the idea that discrimination will tend to decline in Western countries, we find that discrimination has not fallen over the last few decades in five of the six Western countries we examine.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle