Ce document utilise des mesures de comp\u00e9tences cognitives et non cognitives dans une d\u00e9finition \u00e9largie du capital humain afin d’examiner la fa\u00e7on dont la scolarit\u00e9 et les comp\u00e9tences diff\u00e8rent entre les hommes et les femmes et la fa\u00e7on dont ces diff\u00e9rences se rapportent aux \u00e9carts entre les sexes dans les r\u00e9sultats dans neuf pays \u00e0 revenu interm\u00e9diaire. L’analyse conclut que l’enseignement postsecondaire et les comp\u00e9tences cognitives sont plus importantes pour les revenus des femmes \u00e0 l’extr\u00e9mit\u00e9 inf\u00e9rieure et au milieu de la r\u00e9partition des revenus, et que les hommes et les femmes ont des rendements positifs \u00e0 l’ouverture aux nouvelles exp\u00e9riences et les comportements \u00e0 risque et des rendements n\u00e9gatifs \u00e0 biais d’attribution hostile. Surtout \u00e0 l’extr\u00e9mit\u00e9 inf\u00e9rieure de la r\u00e9partition des revenus, les femmes sont d\u00e9savantag\u00e9es non pas tant en ayant le capital humain inf\u00e9rieur \u00e0 celui des hommes, mais par des facteurs institutionnels tels que la structure des salaires que le capital humain des femmes de r\u00e9compense syst\u00e9matiquement moins que celle des hommes. Traduit a\u0300 l'aide de Google Translate<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ce document utilise des mesures de comp\u00e9tences cognitives et non cognitives dans une d\u00e9finition \u00e9largie du capital humain afin d’examiner la fa\u00e7on dont la scolarit\u00e9 et les comp\u00e9tences diff\u00e8rent entre les hommes et les femmes et la fa\u00e7on dont ces diff\u00e9rences se rapportent aux \u00e9carts entre les sexes dans les r\u00e9sultats dans neuf pays \u00e0 revenu interm\u00e9diaire. L’analyse conclut que l’enseignement postsecondaire et les comp\u00e9tences cognitives sont plus importantes pour les revenus des femmes \u00e0 l’extr\u00e9mit\u00e9 inf\u00e9rieure et au milieu de la r\u00e9partition des revenus, et que les hommes et les femmes ont des rendements positifs \u00e0 l’ouverture aux nouvelles exp\u00e9riences et les comportements \u00e0 risque et des rendements n\u00e9gatifs \u00e0 biais d’attribution hostile. Surtout \u00e0 l’extr\u00e9mit\u00e9 inf\u00e9rieure de la r\u00e9partition des revenus, les femmes sont d\u00e9savantag\u00e9es non pas tant en ayant le capital humain inf\u00e9rieur \u00e0 celui des hommes, mais par des facteurs institutionnels tels que la structure des salaires que le capital humain des femmes de r\u00e9compense syst\u00e9matiquement moins que celle des hommes. [googletranslate_fr]<\/p>\n","protected":false},"template":"","reference-tag":[],"reference-type":[436],"class_list":["post-131409","reference","type-reference","status-publish","hentry","reference-type-white-paper"],"acf":{"citation":"Gunewardena, D., King, E., and Valerio, A. (2018). More than schooling: Understanding gender differences in the labor market when measures of skill are available. Policy Research Working Paper:8588. Washington, DC: World Bank. Retrieved from http:\/\/hdl.handle.net\/10986\/30441.","authors":"Gunewardena, D., King, E., and Valerio, A.","org":"World Bank","year":"2018","title_fr":null,"editors_hidden":"","publication":"","publication_fr":null,"volume":"","issue":"","Series":"Policy Research Working Paper","SeriesNumber":"8588","page_range":"1-87","publisher_city":"Washington","publisher_state":"DC","publisher":"World Bank","abstract_en":null,"abstract_fr":null,"keywords":"","paywall":"0","doi":"","isbn":"","url":"http:\/\/hdl.handle.net\/10986\/30441","url_fr":null,"url_amazon":"","TRACK":"0"},"yoast_head":"\n