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Enregistrement W4413888318 · doi:10.63409/2025.53

Bargaining for Salary Equity

2025· article· en· W4413888318 sur OpenAlexaff
B. Lee Green, Derek G. Sahota, Jennifer Scott

Notice bibliographique

RevueCAUT Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryEquity (law)BusinessEconomicsLabour economicsPolitical scienceMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In collective bargaining, General Wage Increases (GWI) are most normally framed and implemented as percentages, with each eligible member seeing a salary rise of X% on top of pre-existing salary. While this approach is not remarkable where salary grids are in place and union members start at the same rate, it can have significant effects where starting salaries vary, as is common in the university sector. Under these conditions, percentage increases over time contribute to the widening of intra-member salary inequity, exacerbating structurally gendered and racialized inequities of the academic labour market. This paper explores the impact of a flat rate increase approach to salary bargaining. Beginning with the context of collective bargaining in British Columbia, it examines how percentage-based and flat-rate increases would impact real salaries of faculty members at Simon Fraser University in order to better understand how faculty associations and unions could use flat rate approaches to begin to counteract the impact of differential starting salaries on the career earnings of faculty members. The paper finds that flat rate increases could be an effective tool against pay inequity even where that inequity is driven by forces outside the university.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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