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Record W2108414836 · doi:10.71781/21269

The gender pay gap among university professors: the role of individual and organizational determinants

2011· dissertation· en· W2108414836 on OpenAlexfundaboutno aff
Christine Doucet

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicGender Diversity and Inequality
Canadian institutionsnot available
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité de Montréal
KeywordsRemunerationGender pay gapSeniorityContext (archaeology)Promotion (chess)PaymentLogistic regressionDemographic economicsPolitical scienceBusinessEconomicsWageMedicineLabour economicsGeographyFinance

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude de cas, composée de trois articles, examine les diverses sources d’explication de l’écart salarial selon le genre chez les professeurs d’une grande université de recherche canadienne. Le premier article analyse les écarts selon le genre sur les primes “de marché” à partir de données d’un sondage réalisé auprès des professeurs en 2002. Une analyse des correspondances donne une solution à deux facteurs dans laquelle le second facteur oppose clairement les professeurs qui ont reçu une prime à ceux qui n’en n’ont pas reçue. Le genre est fortement associé à ce facteur, la catégorie “femme” se retrouvant du côté de l’axe associé à l’absence de primes de marché. Les résultats de la régression logistique confirment que le secteur d’activité, la fréquence des contrats de recherche, la valorisation du salaire ainsi que le rang combiné à l’ancienneté sont reliés à la présence de primes de marché, tel que proposé par les hypothèses. Toutefois, même après avoir contrôlé pour ces relations, les femmes sont toujours près de trois fois moins susceptibles de s’être vu attribuer des primes de marché que leurs homologues masculins. Dans l’ensemble, les résultats suggèrent que dans un contexte où les salaires sont déterminés par convention collective, la réindividualisation du processus de détermination des salaires — en particulier le versement de primes de marché aux professeurs d’université — peut favoriser la réapparition d’écarts de salaire selon le genre. Le second article est réalisé à partir de données administratives portant sur les années 1997 à 2006. Les contributions respectives de quatre composantes de la rémunération à l’écart salarial selon le genre y sont analysées, soit le salaire de base, l’accès au rang de professeur titulaire, l’accès aux primes de marché et chaires de recherche du Canada, de même que les montants reçus. Les composantes varient quant à leur degré de formalisation. Ceci permet de tester l’hypothèse selon laquelle l’ampleur de l’écart salarial selon le genre varie en fonction du degré de formalisation des composantes salariales. Nous déterminons également dans quelle mesure l’écart selon le genre sur les diverses composantes de la rémunération varie en fonction de la représentation relative des femmes professeurs au sein des unités. Les résultats démontrent l’existence de variations dans l’ampleur des différences selon le genre en fonction du degré de formalisation des pratiques de rémunération. Qui plus est, après contrôles, la rémunération est plus faible dans les unités où les femmes sont fortement représentées. Le dernier article examine les mécanismes pouvant mener à un écart selon le genre en ce qui a trait à l’accès aux primes de marché chez les professeurs de l’institution. Les processus d’attribution de ces suppléments salariaux sont examinés à partir d’entretiens réalisés avec 17 administrateurs à tous les niveaux hiérarchiques de l’institution et dans une diversité d’unités académiques. Les résultats suggèrent que les différences selon le genre pourraient être liées à des caractéristiques spécifiques du processus d’attribution et à une distribution inégale des primes aux unités à forte représentation féminine. De façon générale, les résultats démontrent que l’écart de rémunération selon le genre chez les professeurs de cette université n’est pas totalement expliqué par des différences dans les caractéristiques individuelles des hommes et femmes. L’analyse révèle que l’écart réside dans des différences selon le genre en ce qui a trait à l’accès aux primes de marché et aux chaires de recherches du Canada et, dans une moindre mesure, au rang de professeur titulaire. Aucune différence n’est observée sur le salaire de base et le montant des primes salariales reçues, que celles-ci soient dites de “marché” ou associées à une chaire de recherche du Canada. Qui plus est, on constate que la rémunération est plus faible dans les unités où les femmes sont le mieux représentées. L’accès différencié selon le genre aux primes de marché qui est observé pourrait être lié à certains processus organisationnels qui limitent les probabilités d’octrois à des femmes. Les femmes pourraient être particulièrement désavantagées dans ce système d’octroi, pour plusieurs raisons. L’existence de différences selon le genre en ce qui a trait aux dispositions ou habiletés des individus à négocier leur salaire est évoquée et supposée par certains administrateurs. Un accès limité aux informations concernant la politique de primes pourrait réduire la probabilité que des femmes tentent d’obtenir ces suppléments salariaux. Les directeurs d’unités, qui sont en majorité des hommes, pourraient être biaisées en faveur des professeurs masculins dans leurs évaluations s’ils tendent à favoriser ceux qui leurs ressemblent. Il est également possible que les directeurs d’unités où les femmes sont les mieux représentées n’aient pas reçu d’information sur les primes de marché ou que des traditions disciplinaires les aient rendu réticents à demander des primes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Incentives · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.996
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.129
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
DomainIncentives
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2011
Admission routes2
Has abstractyes

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