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Enregistrement W3037448463 · doi:10.1108/edi-04-2020-0095

Diversity in India: addressing caste, disability and gender

2020· article· en· W3037448463 sur OpenAlexaff
Rana Haq, Alain Klarsfeld, Angela Kornau, Faith Wambura Ngunjiri

Notice bibliographique

RevueEquality Diversity and Inclusion An International Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)ScholarshipContext (archaeology)CasteInclusion (mineral)OriginalityRelevance (law)Value (mathematics)SociologySocial sciencePolitical scienceGeographyAnthropologyQualitative researchComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to present the diversity and equality perspectives from the national context of India and introduce a special issue about equality, diversity and inclusion (EDI) in India. Design/methodology/approach This special issue consists of six articles on current EDI issues in India. The first three of the contributions are focused on descriptions of diversity challenges and policies regarding caste and disabilities, while the remaining three papers address gender diversity. Findings In addition to providing an overview of this issue's articles, this paper highlights developments and current themes in India's country-specific equality and diversity scholarship. Drawing on the special issue's six papers, the authors show the relevance of Western theories while also pointing to the need for reformulation of others in the context of India. Research limitations/implications The authors conclude with a call to further explore diversity in India and to develop locally relevant, culture-sensitive theoretical frameworks. Religious and economic diversity should receive more attention in future diversity management scholarship in the Indian context. Originality/value How does India experience equality and diversity concepts? How are India's approaches similar or different from those experienced in other countries? How do theoretical frameworks originated in the West apply in India? Are new, locally grounded frameworks needed to better capture the developments at play? These questions are addressed by the contributions to this special issue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0170,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,037
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,074 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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