The role of career history in gender based biases in job selection decisions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of the present research is to test the hypothesis that hiring decisions are influenced by the perceived femininity and masculinity of candidates as inferred from their career history. Design/methodology/approach Two job selection simulation studies were conducted in which students with and without personnel selection experience assessed the suitability of male and female job candidates for male and female sex‐typed jobs. The candidate's CVs varied with regard to the gender typicality of the candidate's career history. Findings As predicted, when they previously had occupied another gender atypical job, both men and women were perceived as more suitable for a job that is more typical of the opposite gender. These decisions were mediated fully for women and partially for men by the impact of the gender typicality of the candidate's career on their perceived masculinity or femininity. In addition, men who had a gender atypical career history were perceived as less suitable for gender typical jobs. Thus, for men a gender atypical career history can serve as a “double edged sword.” Importantly, experienced and inexperienced decision makers were equally subject to this effect. Originality/value Career history provides individuating information about a candidate over and above the skills and experiences they are likely to have. Gender type is one such information that is pertinent in a job market that divides jobs into male and female typical and makes hiring decisions on this basis. Previous research has largely ignored this aspect of career history.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».