Variety, Dissimilarity, and Status Centrality in MBA Networks: Is the Minority or the Majority More Likely to Network Across Diversity?
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Notice bibliographique
Résumé
The value of the networks that MBA students develop is often limited by the tendency of people to favor connections with similar others, resulting in self-segregation among identity groups. To identify the origins of network diversity, a key question for theory and practice is whether majority or minority groups are more likely to develop diverse personal networks. We provide a partial answer to this question by integrating network theory with three conceptual dimensions of diversity: variety, dissimilarity, and status. This conceptualization suggests that individuals can display three distinct types of diversity in their networks with different theoretical antecedents and outcomes. Consistent with theoretical predictions, we find systematic differences between the networks of high-status majorities and low-status minorities in a longitudinal study of MBA student networks. Specifically, minorities show more variety, greater dissimilarity, and lower status centrality in their networks compared to majorities. Tie strength and time period affect the findings in predictable ways. These results demonstrate the value of integrating diversity theory with network theory for understanding the development of inclusive networks in business schools. We conclude by discussing potential remedies to enhance the diversity of MBA student networks.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle