Education, Employment, and Income Polarization among Aboriginal Men and Women in Canada
Bibliographic record
Abstract
Les Autochtones, hommes et femmes de 25 à 44 ans, ont considérablement progressé dans les domaines de l’éducation, de l’emploi et du revenu. Un niveau de scolarité élevé, un travail à temps plein et un vrai salaire ont permis à des Amérindiens, des Métis et des Inuits des deux sexes de combler le déficit qui les séparait des Non-Autochtones. Mais les conditions de vie ont stagné et se sont détériorées au bas de l’échelle sociale. Il en résulte une inégalité qui augmente sensiblement au sein des populations amérindiennes et inuites : cette polarisation n’est pas aussi marquée parmi les Métis – qui sont les moins désavantagés des trois. Bien que les femmes obtiennent un meilleur niveau scolaire que les hommes, l’écart de revenu entre les sexes persiste chez les Amérindiens et les Métis – mais pas chez les Inuits. Collectivement, les Autochtones restent aux niveaux les plus bas d’après la plupart des indicateurs socio-économiques. Certes, dans chacun de ces groupes identitaires plusieurs ont fait des progrès remarquables en éducation supérieure, dans les emplois à plein temps et pour les salaires – mais en laissant effectivement loin derrière eux ceux qui se retrouvent en bas de l’échelle économico-sociale. Alors que ceux qui s’identifient dans les recensements comme des Indiens d’Amérique du Nord font déjà partie des Autochtones les plus désavantagés, la situation des femmes est encore pire que celle des hommes. Elles se retrouvent au dernier échelon et souffrent d’une discrimination multiple, due à la race, à l’ethnicité (l’identité autochtone) et au sexe.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".