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Enregistrement W2969050324 · doi:10.1177/1742715019870375

The historic emergence of intersectional leadership: Maggie Lena Walker and the Independent Order of St. Luke

2019· article· en· W2969050324 sur OpenAlexaff
Caleb Lugar, Shennette Garrett-Scott, Milorad M. Novičević, Ifeoluwa Tobi Popoola, John H. Humphreys, Albert J. Mills

Notice bibliographique

RevueLeadership · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyMicrohistoryIntersectionalityIdentity (music)Gender studiesOrder (exchange)State (computer science)Political scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maggie Lena Walker arose from humble beginnings as the daughter of an ex-slave to become a prominent banker, entrepreneur, and community leader in the American state of Virginia in the early 1900s. She was the first African American woman in the United States to establish and lead a bank. In addition, Walker played a principal leadership role in a major African American mutual aid social service organization: the Independent Order of St. Luke. In this article, we investigate the historic emergence of intersectional leadership by exploring Walker’s leader identity development as Grand Secretary-Treasurer of the Independent Order of St. Luke. The method that we apply to the Walker case is intersectional microhistory, which is the study of unique social actors and the intersections of their gender, race, and other social categories as they change over time. We use our intersectional microhistory approach to unpack phenomenon of emerging intersectional leadership, offering deeper insights about the oppressive and multi-layered barriers that Maggie Walker surmounted as a black woman in order to effectively function as an acknowledged leader of the Independent Order of St. Luke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,026
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,113 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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