La présélection éducationnelle et la ségrégation professionnelle Le cas du Québec et de l'Ontario en 1997
Bibliographic record
Abstract
Est-ce que dans les années à venir, certains secteurs de l'économie vont se retrouver à manquer de main d'uvre? Est-il possible d'anticiper la réponse à cette question? Un problème, parmi d'autres, qui pourrait se poser à l'avenir est le fait que les hommes délaissent de plus en plus les études. Quelles sont les conséquences prévisibles de cette situation sur l'offre d'une main d'uvre qualifiée dans plusieurs domaines scientifiques? Cette question interpelle les concepts de ségrégation éducationnelle et de ségrégation professionnelle. La définition que l'on peut donner de la ségrégation professionnelle est la tendance à établir, en fonction du sexe, des stéréotypes à l'égard de certains emplois « réservés aux femmes ». La ségrégation éducationnelle pourrait être définie de la même manière par la tendance à établir, en fonction du sexe, des stéréotypes à l'égard de certaines formations « réservées aux femmes ». Regarder de plus près le phénomène de la ségrégation éducationnelle et professionnelle au Québec et en Ontario pourrait fournir une ébauche de réponse. Nous trouvons que la ségrégation éducationnelle est plus forte au Québec qu'en Ontario. Il n'y a pas de ségrégation évidente par rapport au niveau de formation atteint, mais elle se manifeste plutôt par rapport au domaine d'étude. Les calculs confirment également un certain nombre de phénomènes connus, à savoir que l'on retrouve plus de femmes dans les domaines d'études et les professions liés à la santé. Il y a également plus d'hommes dans les formations professionnelles techniques et scientifiques à l'université. En ce qui concerne la ségrégation occupationnelle, elle est également plus forte au Québec qu'en Ontario. On peut remarquer que les professions où l'on retrouve plus d'hommes que de femmes sont celles où le domaine d'étude associé est un domaine où l'on retrouve plus d'hommes que de femmes. Il s'agit des professions techniques et scientifiques. On remarque également le même phénomène pour les professions dominées par les femmes. Il s'agit principalement du domaine de la santé. Y'a-t-il lieu de croire que si rien n'est fait sur ces questions de choix éducationnels et sur la flexibilité du marché du travail québécois que le Québec risque d'être plus désavantagé que l'Ontario si les pénuries de main d'uvre annoncées dans certains secteurs se manifestent effectivement?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".