Gender bias in hospital leadership: a qualitative study on the experiences of women CEOs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the experiences of gender bias among women hospital CEOs and explore to what these female leaders attribute their success within a male-dominated hospital executive leadership milieu. Design/methodology/approach This qualitative study involved 12 women hospital CEOs from across Ontario, Canada. Purposeful sampling techniques and in-depth qualitative interview methods were used to facilitate discussion around experiences of gender and leadership. Findings Responses fell into two groups: the first group represented the statement "Gender inequality is alive and well". The second group reflected the statement "Gender inequity is not significant, did not happen to me, and things are better now". This group contained a sub-group with no consciousness of systemic discrimination and that claimed having no gendered experiences in their leadership journey. The first group described gender issues in various contexts, from the individual to the systemic. The second group was ambivalent about gender as a factor impacting leadership trajectories. Originality/value Representations of women's leadership have become detached from feminism, with major consequences for women. This study reveals how difficult it is for some women CEOs to identify gender bias. The subtle everyday norms and practices within the workplace make it difficult to name and explain gender bias explicitly and may explain the challenges in understanding how it might affect a woman's career path.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».