Changing Patterns of Gender Representation in Canada's Technology Sector and the Care Economy: Two Differing Tales
Notice bibliographique
Résumé
Gender segregation is a persistent form of labour market inequality, though patterns differ across time and economic sectors. Focusing on the care economy and the technology sector, we examine longitudinal trends in gender distributions for educational credentials and occupational participation. This sector-specific analysis reveals two polarized patterns of gender segregation. In market-based care activities, labour force gender imbalance is intensifying even in the face of labour shortages. Fewer men are found in most care and communal fields of study and occupations. In the technology sector, and despite concerted efforts to improve gender balance, little change has occurred in the share of women in computing, engineering, and physics. This lack of gender change in key subfields of the technology sector is, however, often obscured by women's increasing prominence in the biological and life sciences. While there has been a historic erosion of gender segregation in Canadian schooling and the labour force, the current extent of segregation remains high, and its erosion has not only stalled in the technology sector but also in the care sector, where gender imbalance is seriously worsening. In both sectors, gender-responsive recruitment is essential, but recruitment must be nuanced and targeted to specific fields of study and occupations.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».