Notice bibliographique
Résumé
I examine whether the feminization of occupations leads to wage declines over time, revealing how gendered labour is valued in Canada. A significant portion of the Canadian gender pay gap is attributed to men and women working in different occupations. Typical strategies to reduce gender pay inequality have focused on encouraging women to enter male-dominated fields. However, the Canadian labour market remains highly gender-segregated, raising concerns about the effectiveness of current equity policies. I apply devaluation theory, which suggests that occupations predominantly filled by women face discrimination due to the social undervaluation of women’s work. While research from other countries shows that wages decrease as occupations become more female-dominated, Canadian studies are limited on this topic. I address this gap by harmonizing 30 years of occupation-by-industry census data to create a unique dataset. Using this data, I conduct a fixed-effects regression analysis with a 5-year lag to explore the relationship between increased female representation and wage declines. My model controls for human capital factors, including education, skill, tenure, and industry sectors, while considering the impact of unionization trends on wages. My findings bring a fresh perspective to gender discrimination at the occupation level in Canada, contributing to Diversity, Equity, and Inclusion (DEI) debates and providing insights into the structural factors that perpetuate gender disparities. If wage declines are linked to increased female participation, current strategies may fail to close the gender pay gap. Conversely, if no significant effect is found, it will offer valuable insights for comparative studies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».