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Enregistrement W1988380810 · doi:10.1348/096317906x119558

Gendered career‐making practices: On doing ambition or how managers discursively position themselves in a multinational corporation

2006· article· en· W1988380810 sur OpenAlexaff
Anneke Sools, Marloes van Engen, Cor Baerveldt

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Organizational Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlass ceilingMultinational corporationPosition (finance)Face (sociological concept)SociologyCorporationPublic relationsInequalityGender inequalityLine managementPolitical scienceGender studiesBusinessSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although in the last decades there have been an increasing number of female managers, few make it to top management positions. In this study we want to gain insight into the persistence of the ‘glass ceiling’ by analyzing, from an ethnomethodologically informed discursive approach, how managers discursively position themselves in career making practices. Our study is located at the Dutch site of a multinational corporation where no women were found in higher positions, despite their growing presence in management positions. We aim at unraveling the implied membership competencies to participate in career making practices. In line with research on gendered organizations we consider these competencies to be gendered. In a detailed discursive analysis of interview material we identified an underlying paradox of ‘doing ambition’. We conclude that the women in this study who are ‘doing ambition’ are inevitably caught in a double bind position. The (re)production of gender inequality can be understood in terms of this double bind that is normalized in the organization. We argue that the discursive approach demonstrated in this article, is suitable for gaining insight into the often paradoxical demands managers, and especially women, face in daily career practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations49
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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