Earnings Gaps for Canadian-Born Visible Minorities in the Public and Private Sectors
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous comparons les salaires de deux groupes de Canadiens : les membres de minorités visibles nés au Canada, et les Blancs; nous considérons séparément les secteurs public et privé, À partir des données du recensement de 2006, nous montrons que, dans le secteur public, les membres des deux groupes reçoivent un salaire égal pour un travail égal. Par contre, dans le secteur privé, les hommes membres de minorités visibles reçoivent un salaire significativement inférieur à celui des Blancs qui occupent un emploi comparable. Si l’on compare les Blancs et les membres des minorités visibles numériquement très importantes, on observe des écarts salariaux majeurs chez les hommes noirs dans le secteur privé, et un écart majeur chez les femmes noires dans les secteurs public et privé. Dans le cas des Canadiens d’origine asiatique ou sud-asiatique, on observe un écart salarial seulement chez les hommes, dans le secteur privé.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".