MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4404808750 · doi:10.1370/afm.22.s1.6334

Gender, Racial and Immigration Pay Gaps in Canadian Family Medicine: Qualitative findings from a mixed-methods analysis

2024· article· en· W4404808750 sur OpenAlexaboutno aff
Monika Dutt, Andrea Carruthers, Gwenneth Feeny, Danielle O’Toole, Katrina Shen, Boris Kralj, Meredith Vanstone, L Sweetman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationGender pay gapQualitative researchQualitative analysisSociologyPsychologyGender studiesPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Pay gaps in medicine have been documented along gender, racial, and immigration identities. These pay gaps are well documented outside of Canada, but little empirical work has been done to understand pay gaps in Canada, in family medicine, or using an intersectional lens. Objective: Understand how the identity features of Ontario family physicians (e.g. gender, race, immigration, nation of medical training, parenting status, age) impact their income. Study Design and Analysis: Reflexive thematic analysis was used for the qualitative portion of a mixed-method explanatory sequential study. Previous quantitative work guided recruitment and data collection strategies. Dataset: Interview data from 36 family physicians working in Ontario, purposively recruited for diversity in the self-reported time scheduled for a typical intermediate assessment (A007) and identity features. Outcome Measures: Outcomes were qualitative descriptions of decisions, circumstances, and factors which impacted income opportunities. Results: 36 family physicians described ways in which their income was impacted by identity, with factors grouped in three categories: patient population, philosophy of practice, and circumstances of work. For example, women physicians were likely to note that patients expected more time for counselling. They were also more likely to provide in-office gynecological procedures (e.g. cervical sampling, IUD insertion) described as poorly re-imbursed for the time and resources required. Physicians who provided care in a language other than English or French or are racialized described patient expectations of them that did not concord with the time-limited system in Ontario, and sometimes described heightened patient need. Different philosophies of practice were described, with physicians who emphasized the income-generating functions of their work making choices to charge and collect block fees or fees for unremunerated services (e.g. sick notes) while others emphasized patient care and accessibility, sometimes sacrificing income to provide better care (e.g. offering virtual visits on request). Physicians aligned with the latter philosophy were predominantly women, often racialized, and sometimes immigrants to Canada. Conclusions: Attention to intersectional experience highlights how income is influenced by social location. It provides explanatory evidence for quantitative findings of various pay gaps among Canadian physicians.

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)0,031
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,461 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGlobal Health Workforce Issues→Travaux en français237 207→