Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the effectiveness of Canada’s Employment Equity Act (EEA) from 2009 to 2021, building on earlier research by Ng et al. (2014), which analyzed the Act’s impact from 1987 to 2009. The EEA aims to improve the representation of historically disadvantaged groups — women, Indigenous peoples, visible minorities, and people with disabilities — in federally regulated workplaces. Through a comparative analysis of employment data, this study highlights both successes and shortcomings of the EEA over the past decade. Findings suggest that while the EEA has been effective in increasing the representation of visible minorities in both management and overall workforce positions, significant challenges remain. Women, though making strides in senior and middle management roles, have experienced declining representation in the broader federally regulated workforce. Indigenous peoples and people with disabilities continue to face persistent underrepresentation, both in management positions and across the general workforce, despite legislative efforts. While the EEA has contributed positively to the representation of visible minorities and women in leadership roles, it has largely failed to achieve proportional representation for all designated groups, particularly Indigenous peoples and people with disabilities, highlighting the need for stronger and more targeted policy interventions. Keywords: employment equity, representation, workforce
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».