Notice bibliographique
Résumé
This dissertation provides a comprehensive analysis of the Canadian gender wage gap over the past two decades, employing modern methodologies and tools.\n\nIn the first chapter, selection bias and its impact on the entire earning distribution are examined. A selection-corrected quantile regression is utilized to provide a more accurate depiction of the gender wage gap distribution. The simulation of potential government child care benefits as an instrument helps address the selection bias issue. Findings reveal the persistent but inconsistent effects of selection bias across wage quantiles and time. The presence of negative selection for women entering the workforce is identified, and the absence of this bias would result in an even higher unexplained portion of the gender wage gap.\n\nMoving to the second chapter, a thorough investigation of the heterogeneity of the gender wage gap is conducted. High-dimensional models are employed to explore the diverse factors contributing to the wage gap. Advanced machine learning algorithms are utilized as robustness checks to address possible multicollinearity problems. The analysis reveals significant reductions in the gender wage gap attributed to age and several occupations, while penalties related to family structure persist.\n\nFinally, the third chapter explores the under-researched area of job-education mismatch and its impact on the gender wage gap. The study focuses on the differences in vertical and horizontal matching between women and men. Self-reported measurements of both vertical and horizontal mismatch, as well as an objective index of horizontal mismatch, are utilized. Results indicate that, unlike other countries, vertical mismatch does not contribute significantly to the gender wage gap. Furthermore, the role of horizontal mismatch is economically insignificant in relation to the overall gap.\n\nThis dissertation enhances our understanding of the Canadian gender wage gap by addressing important aspects such as selection bias, heterogeneity, and job-education mismatch. The findings contribute to the existing literature on gender inequality, offering valuable insights for policy interventions and future research in this field.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,004 |
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 ».