Strategy and Diversity: Unpacking the Gender and Racial Gaps in Earning
Notice bibliographique
Résumé
Organizational scholars have long focused on earning inequalities across genders and races, yet large earning differences prevail in almost all occupations worldwide. While most research focuses on within-firm processes to explain this phenomenon, such as hiring and promotion, other processes play an important role, such as between-firm segregation and organizational characteristics. This symposium aims to unpack the racial and gender gaps in earnings in a wide range of occupations and organizations. We will focus on employees in both the public and private sectors, along with entrepreneurs. The first paper documents a decrease in the gender gap in the public sector in the US over the past twenty years. Yet, this gap persists, particularly at the very top percentiles of the wage distribution. The second paper examines the role of organizational characteristics on gender disparities in profitability. It shows that with the exact same business characteristics, the gender gap is reduced but persists. The third paper focuses on racial segregation between American workplaces and shows that it is greater today than it was a generation ago. Racial segregation has increased between establishments, but not within establishments. The last paper shows that one way to reduce the earning gap is to use machine-learning algorithms in the hiring process, to overcome the biases of employers. Measuring and Explaining the Gender Wage Gap in the Federal Government Presenter: John M. De Figueiredo; Duke U. Presenter: Alexander Bolton; Emory U. Unpacking the Gender Profit Gap: Evidence from Micro-Businesses in India Presenter: Solene Delecourt; Stanford GSB Presenter: Odyssia Ng; Stanford U. Firm Turnover and the Return of Racial Establishment Segregation Presenter: John-Paul Ferguson; McGill U. Presenter: Rembrand Michael Koning; Harvard Business School Bias and Productivity in Humans and Algorithms: Theory and Evidence from Resumé Screening Presenter: Bo Cowgill; Columbia Business School
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».