Gender, work, and satisfaction: a decomposition approach to job satisfaction gaps in Egypt and Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study revisits the paradox of the contented female worker by analyzing gender disparities in job satisfaction in Egypt and Tunisia. Methods: Using nationally representative labor force survey data, we construct a multidimensional job satisfaction index based on eight dimensions: earnings, job security, nature of work, working hours, work schedule, work environment, commuting distance, and job-qualification match. To explain gender gaps in job satisfaction, we apply the Blinder-Oaxaca decomposition method, both with and without correcting for sample selection bias. Results: Our results show that conclusions about the existence and direction of the gender gap depend critically on accounting for selection effects. Before correcting for selection bias, women in Egypt report significantly higher job satisfaction than men, while no gender gap is observed in Tunisia-echoing the contented female worker paradox. However, once sample selection is controlled for, the paradox disappears in both countries. In Egypt, the observed gender gap is fully explained by differences in observable characteristics (endowment effect), while in Tunisia, it is largely driven by differences in returns to those characteristics (coefficient effect), highlighting structural inequalities in the labor market. Discussion: To test the robustness of our results, we also conduct the decomposition using an alternative measure of job satisfaction based on a single overall satisfaction question. The consistency of results across both measures reinforces the validity of our conclusions. Together, these findings caution against relying solely on standard models of job satisfaction and emphasize the importance of considering sample selection and multidimensional outcomes. The study underscores the need for policy interventions that promote fairer working conditions, expand access to employment benefits, and address gender-based disparities in labor markets.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».