The Devaluation of Feminized Occupations in Canada, 1991-2021
Notice bibliographique
Résumé
Gendered occupational segregation remains one of the most persistent drivers of the gender wage gap. Devaluation theory holds that when occupations feminize, they become devalued and face wage penalties. While evidence from the United States supports this theory, Canadian research is scarce, and existing studies suggest that stronger institutional protections and higher levels of unionization protect against devaluation. This study provides the first longterm analysis of occupational devaluation in Canada, using a 30-year intersectional lens to examine whether feminization lowers wages over time and how visible minority and immigrant representation shape this relationship. Using Canadian Census and National Household Survey data from 1991 to 2021, I construct a novel panel of occupation–industry groups and estimate a series of panel regression models, including fixed effects with temporal ordering, interaction terms, and threshold models of feminization. Across all models, feminization is associated with significant wage penalties; moving from 0% to 100% women in an occupation–industry group predicts 17.9% lower wages. These penalties intensify at higher levels of feminization, becoming most pronounced when women constitute more than 75% of an occupation. When feminization coincides with high visible minority concentration, the predicted penalty rises to 41%, indicating compounded devaluation in racialized, feminized occupations. The study’s combination of longterm national analysis, an intersectional approach, and threshold identification provides clear evidence that gendered and racialized devaluation jointly depress wages, embedding substantial and persistent inequalities within Canada’s wage-setting structures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».