Le salaire moindre des femmes : une question d’individu ou de profession ?
Bibliographic record
Abstract
Dans quelle mesure le handicap salarial des femmes dans la vie professionnelle relève-t-il de leur condition ou renvoie-t-il à la pénalité salariale attachée au degré de féminisation des professions ? Et comment l’articulation entre les deux niveaux (individu et profession) évolue-t-elle entre le tout début de vie active et au terme de dix ans de carrière, période où la construction d’une cellule familiale influe sur les salaires des femmes et des hommes ? Une approche multiniveau est appliquée au secteur concurrentiel à partir de données issues de l’enquête Génération 98 et des recensements de la population. Nous montrons que, toutes choses égales par ailleurs, l’appartenance à une profession féminisée s’accompagne en début de vie active d’un salaire inférieur de 8 %, pour les hommes comme pour les femmes, ces dernières enregistrant en outre une pénalité de l’ordre de 4 % en raison de leur sexe. Le handicap salarial dû à la féminisation des professions continue de prévaloir après dix ans d’expérience, mais seulement pour les actifs sans enfant. Parmi les parents, le désavantage salarial des femmes est patent au niveau individuel (– 21 %) alors que celui associé aux professions féminisées est plus limité (– 8 %) et ne concerne que les mères.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".