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Enregistrement W6991293222

Gender pay equity at a Simulated University with a Complex Compensation System

2022· dissertation· en· W6991293222 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryDisadvantagedWageEquity (law)Gender pay gapCompensation (psychology)Gender equityPay Equity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender disparity emerges in the labor market as more females participate, such as gender pay discrepancy, and gender ratio. Although male and female employees perform the same tasks, females often earn less on average and have fewer opportunities for advancement than males. This imbalance might be caused by two factors: structural disparities and female lifestyle choices. Gender pay disparities may occur as a result of discrepancies in the hiring process and the base compensation that is established for distinct genders. Sometimes in the promotion process, the same opportunities are not offered to both genders, and one of the genders is disadvantaged and does not get promoted even if they deserve it. Some believe that females take fewer risks than males when seeking for promotions and delay their promotion. This lag keeps females at a lower status and creates a gender gap between male and female employees. The male-dominated workplace in some occupations may make females feel uncomfortable and cause them to perform poorly, resulting in wage disparities.Additionally, pregnancy and parental leave periods creating different kinds of wage disparity between men and women. In this study, an agent-based simulation is used to illustrate female and male work habits at the University of Saskatchewan and examine the impact of each component on each gender’s income over time. The study considers equity in assistant, associate, and full rank are the subject of this research since their salary is trackable and determined by University of Saskatchewan contracts. Most of the University of Saskatchewan’s regulations on compensation, employment, promotion, and maternal leave have been carefully examined to bring this simulation closer to reality. Various inequalities have been used in this explanatory research to depict the influence of each factor on male and female income and the duration of instability of a system when a factor strikes. The simulation is based on artificial data by way of doing explanatory research on a compensation structure and raising question about the lingering effects of gender differences of compensation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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