Le Québec : toujours à l’avant-garde en matière d’équité en emploi ?
Bibliographic record
Abstract
Le présent article montre, le plus fidèlement et le plus succinctement possible, la situation actuelle des femmes sur le marché du travail québécois. Depuis l’adoption d’une loi proactive en matière d’équité salariale en 1996, le Québec est souvent cité comme modèle en matière d’équité pour les femmes. À l’aide des principaux indicateurs du marché du travail, nous démontrons que, malgré les efforts consentis depuis plusieurs années pour intervenir dans ce domaine, la ségrégation professionnelle et la persistance d’écarts salariaux importants caractérisent encore aujourd’hui la situation des travailleuses québécoises. Nous mettons en avant deux facteurs pouvant expliquer cette situation: la pérennité des préjugés sexistes dans la société et dans les milieux de travail ainsi que l’existence de nouvelles formes de sexisme difficilement décelables. Les lois québécoises en matière d’équité en emploi semblent ainsi peu efficaces pour contrer les préjugés sexistes à la source de la discrimination dans les milieux de travail, surtout lorsque ces préjugés s’expriment sous une forme subtile, adaptée aux diktats de la rectitude politique.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".