Gender and ethnic diversity and wage gaps in the Canadian chiropractic workforce
Notice bibliographique
Résumé
As health systems worldwide continue to face health workforce challenges exacerbated by the Covid-19 pandemic, chiropractors can play an important role in meeting increasing needs for rehabilitation services. However, limited evidence from some countries suggests the chiropractic workforce does not reflect the diversity of the population it serves. This observational study quantifies the chiropractor workforce in Canada in gender and ethnocultural composition and earnings, as tracers of equity and inclusion within this healthcare profession. We used 2021 population census data with integrated administrative income tax records to identify and characterize chiropractic practitioners aged 25–54. Following a descriptive analysis, multivariate regression and Blinder-Oaxaca decomposition methods were applied to assess gender and ethnic earnings differences, adjusting for a range of professional and personal factors. The chiropractic workforce was underrepresented regarding women (44.5% versus 50.6% of the total population) and visible minorities (20.0% versus 26.5%). Despite similar levels of education, women’s (unadjusted) earnings averaged 77.1 cents for every dollar earned by men in pandemic-affected 2020, narrowing slightly from 76.7 cents in 2019. Regression results showed significant earnings differences by gender and by ethnocultural identity, adjusting for other factors. An unexplainable gender wage gap persisted in the decomposition analysis, with women earning 6% less than men due to factors that could not be explained by differences in age structure or part-time work, pointing to additional contributing but unmeasured structural dynamics. Significant earnings disparities by gender and ethnicity among chiropractors emphasize the need for equity-oriented initiatives in leadership opportunities and compensation structures, to help influence the attractiveness of the profession to new talent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».