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Enregistrement W1964291427 · doi:10.5465/ambpp.2014.17425abstract

"The “Ambition Gap” Explained: Workplace Mistreatment as a Function of Gender, Ambition, and Rank"

2014· article· en· W1964291427 sur OpenAlexaff
Feng Bai, Jennifer L. Berdahl, Scott Schieman

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrestigeHierarchyPower (physics)Rank (graph theory)PsychologySocial psychologyBossPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continued gender gap in wages and rank are popularly attributed to an “ambition gap” between men and women (Sandberg, 2013). According to this explanation, men, but not women, desire and strive for positions of power and prestige at work. With two field studies we investigated why this might be the case. Drawing on prior theory and research on workplace mistreatment, we suggest that ambition is penalized in women more than in men at work, and that this difference becomes more pronounced up the organizational hierarchy. Study 1 showed that, contrary to popular stereotypes, women were as or more ambitious than men, yet ambition positively predicted women’s, but not men’s, experiences of workplace mistreatment. Study 2 investigated the sources of mistreatment by organizational rank and found that ambitious men were mistreated by superiors and coworkers, but that ambitious women were mistreated by superiors, coworkers, and subordinates as well. In other words, the social penalties for ambition appear to cease when men, but not when women, become the “boss.” Implications for theory, research, and practice are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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