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Enregistrement W7126107683 · doi:10.7939/83817

Socioeconomic Disparities: Exploring the Intersection of Gender and ‘Ruralness’ in the Canadian Labour Market

2024· dissertation· en· W7126107683 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Hill

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsIntersectionalitySocioeconomic statusSpatial mismatchIntersection (aeronautics)InequalityGender relationsGender gap

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employment earnings is a highly intersectional and important labour market outcome, with a virtually endless list of interacting forces dictating individual experiences. Gender and geographic location are known to shape employment earnings separately. In this study, I explore the interaction of both gender and spatial location in terms of ‘urbanness’ and ‘ruralness’—finding that while individuals tend to earn less in more rural regions, it is in the more urban zones that gendered earnings gaps are the greatest. Additionally, I consider whether participation in paid employment versus self-employment is influenced by gender and ‘urbanness’ or ‘ruralness’. Using descriptive statistics, Ordinary Least Squared regression analysis, and the influence of intersectionality theory, I seek to understand the relationship between gender and spatial location as they relate to employment earnings and the class of worker. This research paper was produced as the final capping project (SOC 900b Directed Research Project) for the Department of Sociology’s course-based Master’s program, completed in January 2024.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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