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Enregistrement W2168716590 · doi:10.1177/0001839213504403

Whose Jobs Are These? The Impact of the Proportion of Female Managers on the Number of New Management Jobs Filled by Women versus Men

2013· article· en· W2168716590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdministrative Science Quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Sample (material)Demographic economicsInequalityWork (physics)BusinessPoint (geometry)SociologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we examine the relationship between an organization’s proportion of female managers and the number of new management jobs initially filled by women versus men. We draw on theories of job differentiation, job change, and organizational demography to develop theory and predictions about this relationship and whether the relationship differs for jobs filled by female and male managers. Using data on a sample of New York City advertising agencies over a 13-year period, we find that the number of newly created jobs first filled by women increases with an agency’s proportion of female managers. In contrast, the effect of the proportion of female managers on the number of new management jobs filled by men is positive initially but plateaus and turns negative. In showing these influences on job creation, we highlight the dynamic and socially influenced nature of jobs themselves: new jobs are created regularly in firms and not merely as a response to technical and administrative imperatives. The results also point to another job-related process that differs between women and men and that could potentially aggravate, mitigate, or alleviate inequality: the creation of jobs. Thus this research contributes to literatures on demography, the organization of work, and inequality.

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.

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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,268 · 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