JOURNAL OF SPORTS ECONOMICS / November 2000Lavoie / PAY DISCRIMINATI N I THE NHL Research Notes and Commentary The Location of Pay Discrimination in the National Hockey League
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have only uncovered a limited amount of evidence regarding salary discrimi-nation in the National Hockey League (NHL). Only French Canadian defensemen some-times seemed to be underpaid. It has been argued recently that the lack of evidence may be more a reflection of excessive aggregation than an absence of pay discrimination. In the present article, both national origin and the location of a player’s team are taken into account in salary regressions. The main outcome of the study is that salary discrimination based on team location appears to be a weak but pervasive phenomenon, more surely so in English Canada. An incidental outcome is that players located in English Canada cities were underpaid during the 1993-1994 season. Whereas past studies have uncovered substantial evidence pointing toward the existence of entry discrimination against French Canadians and possibly European players in the National Hockey League (NHL) (see Lavoie, in press), there is only limited evidence of salary discrimination, except perhaps at the position of defensemen (see Jones & Walsh, 1988; Lavoie & Grenier, 1992; McLean & Veall, 1992). In a more recent article, Neil Longley (1995) has challenged this received
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».