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Enregistrement W4387489445 · doi:10.29173/cjs29736

Discrimination in the Workplace in Canada

2021· article· en· W4387489445 sur OpenAlexaffvenueabout
Parveen Nangia, Twinkle Arora

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedIntersectionalitySociologyPerspective (graphical)Logistic regressionIdentification (biology)Survey data collectionInclusion (mineral)Sample (material)Demographic economicsSocial psychologyGender studiesPsychologyPolitical scienceEconomicsMathematicsStatisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines discrimination in the workplace in Canada and explores the intersection of marginalized groups. It uses data from the General Social Survey 2016, which collected information from 19,609 non-institutionalized individuals. Results show that 17 percent of the job applicants and 9 percent of the workers felt discriminated against in the workplace during the 12 months before the survey. Data analysis indicates that a person’s identification with two marginalized groups increases the chances of discrimination and augments it further with three marginalized identities. However, the incremental effect of four or more marginalized groups is difficult to examine with this dataset due to the depleting sample size with the inclusion of every new group. Results from the logistic regression illustrate that the intersection of two, three, or four selected disadvantaged groups increases workplace discrimination significantly, thus supporting the theory of intersectionality. However, this perspective does not work for some combinations of marginalized groups.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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