Novel Insights on Improving Gender Balance
Notice bibliographique
Résumé
Women’s representation in powerful, high-income positions such as in Top Leadership and in Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) still dramatically lags behind men’s. Ameliorating this underrepresentation and imbalance is important in order to increase the global talent pool and improve sustainability (UN Sustainability Goal #5: to achieve gender equality and empower all women and girls). In this symposium, four empirical talks will summarize recent research and developing insights on solutions to gender inequality. Following these talks, a preeminent scholar of psychology and of management and organizations will serve as discussant to integrate these new insights on solutions into established ways of thinking about women’s professional challenges. Although the causes of gender inequality in leadership and STEM fields (e.g., gender stereotypes and prejudice, masculine work environments) have been understood for some time, far less is known about how to mitigate these deleterious effects. Addressing this relative gap in the literature, this symposium introduces (1) something women can do to empower themselves, (2) something organizations can do to increase women’s interest in leadership positions, (3) something men can do to help women succeed, and (4) how both women and men are motivated to be change agents for achieving gender balance. Social Network Centrality Empowers Women to Confront Sexism Presenter: Aneeta Rattan; London Business School Presenter: Raina A. Brands; London Business School Managing Gender Balance: How Policy Interventions May Increase Womens Striving for Leadership Presenter: Christa Nater; U. of Bern Presenter: Sabine Sczesny; U. of Bern Interpersonal and Institutional Signals of Identity Threat in the Workplace Presenter: William Hall; U. of Toronto Presenter: Toni Schmader; U. of British Columbia Presenter: Audrey Aday; U. of British Columbia Presenter: Michelle Inness; U. of Alberta Presenter: Elizabeth Croft; U. of British Columbia Predicting Gender Balance Motivations and Actions among Global Leaders Presenter: Clarissa Cortland; INSEAD Presenter: Zoe Kinias; INSEAD
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».