Does Comparable Worth Work in a Decentralized Labor Market
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous étudions les effets d'une loi d'équité salariale proactive, qui s'applique à la fois au secteur public et au secteur privé, sur les salaires, le rapport entre le salaire moyen des femmes et des hommes et la féminité des emplois. Cette initiative législative a été mise en oeuvre dans la province canadienne de l'Ontario au début des années quatre-vingt-dix. Nous documentons plusieurs défaillances dans le respect de la loi, ainsi que les problèmes d'implémentation de la loi dans les petites et moyennes entreprises qui emploient une majorité d'hommes et de femmes. Cela nous permet de tirer des leçons importantes quant aux obstacles rencontrés dans l'application de l'équité salariale dans une économie décentralisée. Lorsque nous nous concentrons sur les secteurs du marché du travail où la loi a été le plus respectée, nos résultats indiquent que les effets positifs sur les salaires des femmes occupant des emplois féminins sont très minces. Nos résultats les plus robustes quant aux effets de la loi sur les salaires sont plutôt négatifs: celle-ci aurait ralenti la croissance des salaires des femmes occupant des emplois masculins et des hommes occupant des emplois féminins.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.091 | 0.006 |
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".