One Cohort at a Time: A New Perspective on the Declining Gender Pay Gap
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the interaction between the decrease in the gender pay gap and the stagnation in the careers of younger workers, analyzing data from the United States, Italy, Canada, and the United Kingdom.We propose a model of the labor market in which a larger supply of older workers can crowd out younger workers from top-paying positions.These negative career spillovers disproportionately affect the career trajectories of younger men because they are more likely than younger women to hold higher-paying jobs at baseline.The data strongly support this cohort-driven interpretation of the shrinking gender pay gap.The whole decline in the gap originates from (i) newer worker cohorts who enter the labor market with smaller-than-average gender pay gaps and (ii) older worker cohorts who exit with higher-than-average gender pay gaps.As predicted by the model, the gender pay convergence at labor-market entry stems from younger men's larger positional losses in the wage distribution.Younger men experience the largest positional losses within higher-paying firms, in which they become less represented over time at a faster rate than younger women.Finally, we document that labor-market exit is the sole contributor to the decline in the gender pay gap after the mid-1990s, which implies no full gender pay convergence for the foreseeable future.Consistent with our framework, we find evidence that most of the remaining gender pay gap at entry depends on predetermined educational choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».