Essays on the size and sources of gender and sexual minority wage gaps in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gender is a primary source of differentiation in the labour market. On average, women earn less than men even when they have the similar education, work full-time and in similar occupations. The availability of new data has also allowed researchers to explore whether labour markets are stratified by sexual orientation. This literature has found a hierarchy of earnings where heterosexual men earn the most, followed by gay men, lesbians and, lastly, heterosexual women. In other words, all men do better than all women but gay men are disadvantaged and lesbians are advantaged, relative to their heterosexual counterparts. To date, only a handful of studies have explored how sexual orientation shapes labour market outcomes in Canada. This is quite different from the large body of literature interested in the size and sources of the gender wage gap. The literature that has accumulated has tended to explore gender wage gaps at the aggregate level. For all the value of this research, wage gaps estimated at the aggregate level may conceal significant variation in the size and sources of wage disadvantage by age, education, field of study or occupation. The main objective of this dissertation is to disaggregate gender and sexual minority wage gaps to provide a more nuanced exploration of the size and sources of labour market stratification in Canada. In doing so, this dissertation will give greater meaning to residual or unexplained wage gaps estimated at the aggregate level and shed light on the mechanisms contributing to wage disadvantage. Two of the chapters in this dissertation also explore whether the size and sources of wage disadvantage have changed over time.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».