Bibliographic record
Abstract
This paper analyzes the employment earnings of university professors in Canada to see if visible minority status affects earnings. Using detailed data from the Analytical File of the 2006 Census of Canada, the study compares the earnings of professors of eight non-white groups to the earnings of white professors, controlling for gender. The findings indicate that most visible minority professors, male and female, earned less than their white counterparts before individual characteristics are controlled, and the earnings disparities, albeit in smaller magnitudes, remain after other differences are adjusted. Since productivity, not measured, may affect earnings, the study performs another analysis on young professors under the age of 32. The analysis shows the same pattern: visible minority status affects net earnings after other factors have been controlled. The study concludes that it is difficult to attribute residual earnings disparities to unequal racial treatment since productivity is not measured. However, it is equally hard to dismiss unequal racial treatment since the same pattern is also found among professors in the early stage of their career where productivity differences tend to be much smaller. Dans cet article, nous analysons les revenus d’emploi des professeurs d’université au Canada pour voir si l’appartenance à une minorité visible en influence le niveau. À partir des données détaillées du Dossier analytique du recensement du Canada de 2006, nous comparons dans cette étude les gains de professeurs de huit groupes de couleur avec ceux de huit groupes de Blancs, tout en tenant compte du sexe. D’après les résultats, les professeurs des minorités les plus visibles, hommes et femmes, étaient moins rémunérés que ceux de race blanche, et ce, avant de faire cas des caractéristiques individuelles, et les disparités dans ces revenus restent, même si elles sont de moindre magnitude, une fois que d’autres différences sont ajustées. Étant donné que la productivité, non évaluée, peut affecter les rémunérations, cette étude comprend aussi une autre analyse qui porte sur les jeunes professeurs de moins de 32 ans. Cette analyse met en évidence le même modèle : l’appartenance à une minorité visible joue un rôle sur le salaire net, une fois les autres facteurs pris en compte. Il résulte de cette étude qu’il est difficile d’attribuer les disparités résiduelles de revenu à un traitement racial inégal, étant donné que la productivité n’est pas mesurée. Il est cependant tout aussi ardu de rejeter l’existence d’une telle inégalité, vu que la même tendance se retrouve aussi chez les professeurs en début de carrière, quand les différences de productivité ont tendance à être moindres.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".