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Enregistrement W2954717235

Pakistan - Packages Limited Manufacturing : Advancing Gender Diversity through Equal Opportunity Recruitment Practices : Case Study

2018· article· en· W2954717235 sur OpenAlexaboutno aff
Henriette Kolb, Fuad Hashimi, Rudaba Zehra Nasir, Sammar Essmat, Yasmin Galal Mostafa Mohamed, Nazish Shekha, Sara Laiq, Zunee Muhtashim, Farzin Mirmotahari, Sanola Alexia Daley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceExcellenceBusinessPrivate sectorDiversity (politics)Competition (biology)Closing (real estate)Economic growthWork (physics)Quarter (Canadian coin)Gender diversityEconomicsPolitical scienceFinanceCorporate governanceEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pakistan’s economy is presently growing at just under 6 percent annually. The country’s GDP could grow by 30 percent if women and men participated equally in the workforce. Women’s education levels in Pakistan have increased over time. Yet, only a quarter of women are working compared to over 80 percent of men. The gap is staggering and closing it represents a huge economic opportunity for Pakistan. In addition to Pakistan’s economy, closing gender gaps is also good for Pakistan’s businesses. The competitiveness and growth of Pakistan’s firms could be significantly enhanced if firms could bring into their company diverse skills and talents, which are urgently needed to be more productive and innovative. Despite competition over attracting and retaining skilled employees, few companies have widened their search for talent and skills by tapping into Pakistan’s vastly underutilized female talent pool. A 2017 study by The Pakistan Business Council’s (PBC) Centre of Excellence in Responsible Business (CERB) found that women represent less than 20 percent of the workforce of 90 percent of the surveyed PBC member firms. Although this is higher than the national average of less than 10 percent women in the formal, private sector workforce, in most cases, women continue to be underrepresented in formal employment and earn less than men for equivalent work. Pakistan’s private sector has a critical role to play in ensuring that women have access to more and better jobs. A growing number of forward-looking Pakistani companies are now starting to see the business case for gender diversity, even in sectors considered non-traditional for women. To expand this awareness and turn it into action, IFC partnered with PBC to bring to Pakistan IFC ‘s global research and advisory expertise on the business case and good practices for advancing women’s employment These case studies are part of a series of initiatives that IFC and PBC have jointly led over the past year to mobilize more companies in Pakistan to increase gender diversity in their workforce. The aim of the case studies is to provide guidance to Pakistani firms on successful approaches for recruiting, retaining, and promoting more women and achieving better business outcomes. The case studies feature five PBC member companies that are promoting greater inclusion of women in their workforce in five thematic areas: Artistic Milliners Limited for the Women in Business Leadership theme, HBL for the Anti-Sexual Harassment theme, Interloop Limited for the Women in Non-Traditional Roles theme, National Foods Limited for the Family-Friendly Policies theme, and Packages Limited for the Equal Opportunity Recruitment Practices theme. HBL and Packages are IFC investment clients and Artistic Milliners and Interloop are IFC advisory clients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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