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Enregistrement W4406114218 · doi:10.63028/10067/2106300151162165141

Essays on job satisfaction, minimum wage, and work from home : exploring gender, household, and policy influences on labour market outcomes in Canada

2024· dissertation· en· W4406114218 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick V. Ndlovu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour economicsMinimum wageJob satisfactionWork (physics)WageEconomicsWage growthDemographic economicsBusinessManagementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the most salient topics in today’s labour market are the issues of job satisfaction, minimum wage, and the rise of work from home. Firstly, labour market studies have sought to understand job satisfaction in relation to gender pay gaps. The empirical findings are often seen as a paradox as they indicate that women tend to have high job satisfaction despite having lower earnings. Secondly, minimum wage reforms have gained more attention as various jurisdictions have moved towards higher minimum wages. There is interest in assessing the effects of these relatively substantial wage reforms, in particular regarding their effects on youth employment. Thirdly, work from home has gained popularity following its large-scale adoption in response to the COVID-19 pandemic shock. There is growing interest in understanding the effects of these shifts towards flexible work arrangements, and whether work from home may help reduce gender differences in labour supply and earnings. The aim of this thesis is to improve understanding of the gender, household, and policy mechanisms that impact differences in labour market outcomes in relation to these salient topics. The thesis utilizes Canadian labour market data and provides timely insights which are of key relevance to workers, employers, and policy makers alike.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0170,005
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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