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Enregistrement W7010456849

Implementing proactive gender pay equity legislation : a study of Icelandic and Canadian pay equity legislation and its future impacts on the gender wage gap

2019· dissertation· en· W7010456849 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSkemman · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegislatureIcelandicWageGender pay gapEquity (law)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study will be looking into the primary factors that influence the implementation of gender pay equity legislation. The central focus will be on Icelandic companies, however to understand the universality of these implementation factors, strategies, and barriers, Canadian insights will also be included in the analysis. \nThe key elements investigated in this study include, organizational gender demographics, implementation strategies, implementation barrier, key success factors, and potential long-term implications of gender pay equity legislation. The purpose of this study is to examine how organizations are applying gender pay equity legislation, and whether or not this legislation will successfully address the factors contributing to the gender wage gap. \nThe findings of this study suggest that occupational gender segregation continues to play a large part in the gender wage gap. It was also found that there are similar techniques being used to implement gender equity legislation in both Iceland and Canada. In particular, having well-structured documentation and the use of outside consultants have been identified as important factors in the implementation process. In terms of barriers and challenges, Iceland presented with fewer internal barriers than Canada, partly due to higher levels of internal support and stricter legislative enforcement. \nThe current legislative movement towards achieving equitable compensation for women and men in Iceland is a positive change, however, it is too soon to tell if it will be effective enough to eliminate the wage gap. The dominant sentiment amongst participant was that through the new legislation is a step in the right direction, it will not have a major impact on their businesses or industry as a whole. It was concluded that larger societal changes are needed to correct the underlying causes of wage discrepancies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0240,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2019
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Résumé présentoui

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