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Enregistrement W2150947946 · doi:10.1177/0021909614530381

Breaking Through the Glass Ceiling: Strategies to Enhance the Advancement of Women in Ghana’s Public Service

2014· article· en· W2150947946 sur OpenAlexaff
Frank L. K. Ohemeng, Augustina Adusah-Karikari

Notice bibliographique

RevueJournal of Asian and African Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlass ceilingCivil serviceCeiling (cloud)Service (business)sortChristian ministryGovernment (linguistics)Public relationsPublic serviceBusinessPolitical sciencePublic administrationEngineeringMarketingLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ghanaian women have made, and continue to make, considerable progress on their journey to the upper echelons of the decision-making institutions of the country. However, the overall number of women in decision-making positions, especially in the civil service, is distressingly small. At the end of 2011, for example, of 36 positions available only six were filled by women, as chief directors of a ministry. What is being witnessed in the civil service, then, is what has been described in the academic literature and popular press as the glass ceiling. This paper examines what has been and is being done by government, and what sort of strategies will be necessary to deal with the problem. The questions addressed are what are the strategies; and how effective are they in breaking down the glass ceiling that appears to exist in the civil service and which prevents women from progressing into senior management. What is the way forward – or up – in breaking through the glass ceiling?

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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