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Enregistrement W2757522934 · doi:10.1177/1742715017729940

Hannah and her sisters: Theorizing gender and leadership through the lens of feminist phenomenology

2017· article· en· W2757522934 sur OpenAlexaff
Rita A. Gardiner

Notice bibliographique

RevueLeadership · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHannah Arendt's Political Philosophy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenology (philosophy)ScholarshipExistentialismSociologyQueerGender studiesEpistemologyFeminismNormativePsychoanalysisPsychologyPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how feminist phenomenology can add conceptual richness to gender and leadership theorizing. Although some leadership scholars engage with phenomenological and existential inquiry, feminist phenomenology receives far less attention. By addressing this critical gap in the scholarship, this article illustrates how feminist phenomenology can enrich gender and leadership scholarship. Specifically, by engaging with the work of four women existential phenomenologists – Hannah Arendt, Simone de Beauvoir, Iris Marion Young, and Sara Ahmed – the rich diversity of phenomenological inquiry is explored. First, Arendt shows the benefits of conceptualizing leadership as collective action, rather than as concentrated in one person, or organization. Second, Beauvoir highlights how women’s situation, and potential, is affected negatively by gender hierarchy. Third, Young builds on Beauvoir’s work by exploring the ways in which female modality is limited by the social construction of gender. Finally, Ahmed takes phenomenology in a queer direction, showing how normative ways of thinking about sexuality are limiting to those who do not fit the dominant, familiar pattern. As well, the merits and limitations of feminist phenomenology are explored as they relate to gender and leadership theorizing, and suggestions for future research are made.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,118 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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