Intersectionality of the Gender Wage Gap Among Healthcare Professionals: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: A growing body of research has documented persistent wage gaps between women and men in the healthcare workforce, a pattern widely observed across cadres and countries. Less well known is whether various intersecting characteristics often associated with social discrimination may exacerbate or attenuate gendered disparities. This review scopes contemporary research from diverse settings focusing on how race, ethnicity, and sexual and gender minority status may intersect in shaping earnings differentials among healthcare practitioners to help inform policy and management decisions. Methods: Studies quantifying the intersecting axes of gender and other postulated social drivers of differed practitioner earnings were identified by systematically searching five bibliographic databases (Embase, CINAHL, EconLit, SocIndex, and PsychInfo) and scanning the reference lists of review articles and other forms of the global health literature. A total of 2123 reports were retrieved; after screening, 21 articles were retained for narrative synthesis. Results: The studies covered data from four countries (Brazil, Norway, the United Kingdom, and the United States). Physicians were researched most often (43% of the synthesized articles) followed by nurses (38%). No uniform patterns were found in gendered earnings variations stratified by race, ethnicity, and/or ancestry; however, wide variations were seen in the way the relationships were operationalized across studies and contexts. One investigation included sexual orientation as a factor in earnings gaps, but presented results combined with other personal characteristics. None of the studies examined wage data by gender minority status. Conclusions: This review highlighted notable limitations in the available research in relation to disaggregated measures of ethnocultural heterogeneity, robust methodologies and transparent reporting, and the underlying health workforce information systems for incorporating more diversity elements and enhancing cross-national comparability in assessments of structural wage gaps among healthcare practitioners.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».