SCÉES Who gets Market Supplements? Gender Differences within a Large Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the gender pay gap among university faculty by analyzing gender differences in one component of faculty members’ salaries – “market premiums. ” The data were collected during the Fall of 2002 using a survey of faculty at a single Canadian research uni-versity. Correspondence analysis and logistic regression analysis were performed in order to identify the characteristics related to the award of market premiums and whether these characteristics account for gender differences. The correspondence analysis produces a two-factor solution in which the second axis clearly opposes faculty who receive market premiums to those who do not. Gender is strongly related to this factor, with the female category on the side of the axis associated with the absence of market premiums. The results of the logistic regres-sion confi rm that fi eld of specialization, frequency of external research contracts, faculty members ’ values and attitudes towards remunera-tion and seniority within rank are all related to the award of market premiums, as hypothesized. However, women were still almost three times less likely than men to have been awarded market premiums af-ter controlling for these relationships. Overall, the results suggest that within a collective bargaining context, reindividualization of the pay determination process — notably, the payment of market premiums to faculty — may reopen pay differences by gender.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».