Exploring the influence of CEO and chief diversity officers' relational demography on organizational diversity management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Drawing on the relational demography literature and a social identity perspective, several research propositions in which the authors postulate that demographic characteristics (e.g. gender and race) of senior leaders will influence the implementation and effectiveness of diversity management practices were presented. Specifically, the authors focus on the Chief Executive Officer/Chief Diversity Officer (CEO/CDO) dyad and explore independent and joint effects of CEO and CDO majority–minority group status on workplace diversity outcomes, outlining key identity-based and relational moderators (e.g. value threat, relational identity and leader–member exchange) of these relationships. Design/methodology/approach The literature on relational demography and leader–member exchange to develop propositions for future research was integrated. Findings This is a conceptual paper. There is no empirical data reported testing the propositions. Research limitations/implications The authors extended theory and research on relational demography by focusing on senior leaders in the organization and proposing that the influence of CEO and CDO demographic characteristics on the enactment of diversity practices may be contingent on key identity-based and relational processes. Originality/value The authors are not aware of any studies investigating how personal characteristics and relational processes relating to the CEO and CDO may influence the implementation and effectiveness of workplace diversity management practices. In a similar vein, the authors contribute to the research literatures on relational demography and social identity by extending the application of these theories to senior leaders in organizations and in relation to the work of CEOs and CDOs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».