Why Still so Few? A Theoretical Model of the Role of Benevolent Sexism and Career Support in the Continued Underrepresentation of Women in Leadership Positions
Notice bibliographique
Résumé
We advance our understanding of women’s continued underrepresentation in leadership positions by highlighting the subtle, but damaging, role benevolent sexism, a covert and socially accepted form of sexism, plays in this process. Drawing on and integrating previously disparate literatures on benevolent sexism and social support, we develop a new theoretical model in which benevolent sexism of both women and those in their social networks (i.e., managers and intimate partners) affect women’s acquisition of career social support for advancement at two levels, interpersonal and intrapersonal, and across multiple domains, work and family. At the interpersonal level, we suggest that managers’ and intimate partners’ benevolent sexism may undermine their provision of the needed career support to advance in leadership positions for women. At the intrapersonal level, we suggest that women’s personal endorsement of benevolent sexism may undermine their ability to recognize and willingness to seek out career support from their family members (i.e., intimate partners) and managers for advancement to leadership positions. Implications for theory and future research are discussed.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».