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Enregistrement W3046032928 · doi:10.5465/ambpp.2020.13005symposium

Intersectionality in Talent Management: Broadening our Sight for More Inclusive Theorizing

2020· article· en· W3046032928 sur OpenAlexaffabout
Fida Afiouni, Yasmeen Makarem, Beverly Dawn Metcalfe, Eva Gallardo Gallardo, Mustafa Bilgehan Öztürk, Barbara Beham, Katerina Bohle Carbonell, John P. Burns, Edina Dóci, Denise Holland, Pamela Lirio, Joost Luyckx, Alma McCarthy, Sanne Nijs, Paula O’Kane, Zinabu Shaibu, Caroline Straub, Ahu Tatlι, Monty Van Wart, Turo Virtanen

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalitySociologyIdeologyRacializationMainstreamDominance (genetics)Critical management studiesGender studiesPolitical scienceSocial sciencePoliticsLawRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extant work on talent management has largely promoted neoliberal agendas concerned with ranking, rating, and recording employees’ talent, or indeed lack of talent. While there are emerging insights that unravel the gendered, racialized, and classed logics underpinning dominant TM writings, there is largely an acceptance of TM as a philosophy, and there has been limited work that challenges the epistemological foundations of TM. We argue that talent management philosophies that have strengthened instrumentalism are conceived as a managerial tool that showed a commitment to capitalistic frameworks, and ignored critical management studies, which stress the importance of resistance, and the power relations that shape, constrain, and may hinder opportunities for all employees. In line with this year’s AOM theme “Broadening our Sight”, this presenter symposium aims to broaden our sight for more inclusive TM theorizing by including five papers that bring intersectionality to the forefront. The collection of papers documents the voices of the silenced talent from the Netherlands, Germany, Switzerland, Austria, Ireland, New Zealand, Finland, and Ghana, and draws on feminist, critical, transnational and postcolonial epistemologies to challenge the dominance of masculinist and neo-liberal logics in TM theorizing and open up opportunities to review TM systems that stress inclusion and equity. This is a timely endeavor to draw out, extend, give emphasis and voice to what and who is silent or marginally present or ideologically represented in much of the current TM literature with the aim of broadening our sight in TM theorizing. Talent Management: Re-Imagining Transnational, Intersectional, and Post-Colonial Agendas Presenter: Beverly Dawn Metcalfe; American U. of Beirut Presenter: Yasmeen Makarem; American U. of Beirut Presenter: Fida Afiouni; American U. of Beirut For Whom Does Talent Management Make Sense? Presenter: Sanne Nijs; Human Resource Studies, Tilburg U. Presenter: Edina Dóci; Vrije U. Amsterdam, School of Business and Economics Presenter: Joost Luyckx; KU Leuven Tapping into Marginalized Talent: Examining the Work and Career Experiences of LGBTQ Employees Presenter: Caroline Straub; Bern U. of Applied Sciences Presenter: Pamela Lirio; U. of Montreal Presenter: Barbara Beham; Berlin School of Economics and Law Talent Management Theory & Practice in Public Organizations Presenter: Alma M. McCarthy; National U. of Ireland - Galway Presenter: Katerina Bohle Carbonell; National U. of Ireland Presenter: Turo Virtanen; U. of Helsinki Presenter: Paula Marie O'Kane; U. of Otago Presenter: Denise Holland; National U. of Ireland Presenter: Monty Van Wart; California State U. San Bernardino Presenter: John Burns; U. of hong kong Unfolding the Existence of the Colonial System in TM Practices – A Theoretical Perspective Presenter: Zinabu Shaibu; zinabu Presenter: Mustafa B Ozturk; Queen Mary U. of London Presenter: Ahu Tatli; U. of London

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)
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 enseignants0,838
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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