Notice bibliographique
Résumé
Inequality remains prevalent in society. Just from the perspective of monetary income and wealth, women earn only 79 cents for every dollar that men earn (Council of Economic Advisers, 2016), blacks households have on average only one twentieth of the wealth of white households (Taylor, Kochhar, Fry, Velasco, & Motel, 2011), and the top decile of American households own over seventy percent of the total net wealth in the country (Piketty & Saez, 2014). In this symposium, we showcase research that provides insight into how we may reduce some of this inequality. The first paper investigates gender differences in sponsorship and mentorship behaviors, suggesting that increased sponsorship may be a way to promote and retain women within organizations. The second paper explores when and why people acknowledge privilege, providing a framework to understand who is likely to rectify systemic inequality and insights into how to encourage others to acknowledge and address privilege. The third paper investigates the effectiveness of a short, one-time online intervention that attempts to create long-term behavioral change with regards to reducing gender bias and stereotyping in the workplace. Finally, the fourth paper examines settings in which working-class individuals may perform better than their middle-class counterparts, suggesting ways to harness interdependence to reduce class-based inequality. Following the presentations, Aparna Joshi, a major contributor in the fields of workplace diversity, gender, and inequality in organizations, will serve as our symposium's discussant. Together, these four papers and a discussion led by Professor Joshi will advance our understanding of contributing factors to inequality within organizations and what steps we can take to begin reducing inequality in organizations.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».