Financement public des associations sanitaires et sociales françaises et écart salarial femmes-hommes
Notice bibliographique
Résumé
La disparité des écarts de salaires entre les hommes et les femmes parmi les organisations sans but lucratif (OSBL) a rarement été étudiée. Dans cet article, nous considérons cette question en prenant pour objet d’enquête les associations françaises qui représentent la très grande majorité des OSBL dans ce pays, et plus précisément celles qui interviennent dans le domaine sanitaire et social. Nous partons de l’hypothèse qu’il existe une corrélation négative entre l’écart salarial femmes-hommes dans ces organisations et la part des financements publics dans leurs ressources monétaires. Deux arguments sont avancés pour fonder cette hypothèse : a) les pouvoirs publics peuvent conditionner leurs financements, notamment via les marchés publics, à la réduction des écarts salariaux entre les deux sexes au sein des organisations destinataires des concours publics ; b) les OSBL fortement dépendantes de ces concours sont susceptibles, par un processus d’hybridation, d’adopter des politiques salariales moins défavorables aux femmes comme tel est le cas dans le secteur public. Pour l’investigation empirique, nous apparions les données issues de deux sources : l’enquête de l’INSEE « Situation des associations en 2018 » et un fichier administratif de tous les salariés du pays (BTS) concernant la même année. Les résultats obtenus montrent effectivement l’existence d’une corrélation négative entre les écarts salariaux femmes-hommes et la part du financement public dans les ressources des OSBL. Cette situation s’explique par des salaires masculins plus faibles et non par des salaires féminins plus élevés. Il se pourrait qu’une telle situation résulte d’une volonté de réduire l’écart salarial entre les deux sexes tout en maintenant une forte vigilance des associations quant à la maîtrise de leurs coûts salariaux dans un contexte de fortes contraintes financières.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».