Narrowing the Gender Gap. Class I Diversity Strategies Help Women Break through the Glass Ceiling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article describes how, when it comes to closing the gender gap among top leadership posts in corporate America, women made no significant gains in 2011. In fact, women are no higher up the corporate ladder than they were six years ago. The article shows how women remain under-represented at all levels of the workforce of the transportation industry. At U.S. transportation and warehousing companies, women make up 23.1 percent of the industry's labor force, 12.9 percent of executive officers, 13 percent of board directors and 0 percent of chief executive officers. In Canada, the numbers are about the same: women represent 23.6 percent of the labor force, 16.2 percent of senior officers, 14.4 percent of board directors and 0 percent of chief executive officers (CEOs). The numbers come as no surprise to the top official of the international CEO of Women's Transportation Seminar (WTS). Women are under-represented on all steps of the transportation career ladder, but especially at the upper levels, which is why WTS exists — to help women break through the glass ceiling in the transportation industry, including rail. The focus is to narrow that gap and get more women in those executive positions. While Class I executives acknowledge railroads have a way to go to achieve a gender equity in the rail workforce, these executives say that their companies have been successful at narrowing the gender gap through diversity initiatives dedicated to recruiting, retaining and promoting women into positions of authority. The executives say that they want to increase the number of women not just because it's the right thing to do, but because gender diversity makes good business sense. On average, companies with the most women board directors and corporate officers achieve better financial results than companies with few or no women in leadership posts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle