Missing women in the boardrooms: across the board
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to highlight the under-representation of women in leadership positions across the world. Design/methodology/approach The authors add their unbiased views in presenting the most relevant information found in literature. Findings The paper examines the representation of women in the leadership positions such as board members and/or CEOs/top executives in the corporate world across the globe to understand the new developments that may be changing the status quo. This is a review of legislative changes on bringing parity in boardrooms and its impacts in certain countries where such changes are already implemented. The changes implemented through quotas, penalties, and incentives for including women in boardrooms in certain countries in Europe, Australia, Canada, India, and Kenya show that finally the absence of women in boardrooms has been noticed. The countries are moving towards legal compliance; however, there is still a dearth of women CEOs around the world. Practical implications The paper points toward the fact that the interventions that have happened are late and have failed capable women who could have reached their full professional potential in the western world. Also, taking a cue, the rest of the world can impose sufficient and timely legislative change to leapfrog to a gender equal society at every level, including at the top. Originality/value The paper compiles the most significant facts and figures and presents them in a very concise manner for any busy executive or researcher thus saving hours of reading time.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».