Genderwashing: the myth of equality
Notice bibliographique
Résumé
Genderwashing is an organizational tool that presents the myth of gender equality in organizations through discourse and text. To critique this organizational myth, this paper contributes a new perspective and theoretical definition for genderwashing. We outline how genderwashing activities are underpinned by economic over ethical motives, which are grounded in a desire to uphold an organization’s reputation, sometimes at the expense of employee well-being. Our presentation of genderwashing is grounded not only in the work of Critical Human Resource Development (CHRD), but also in Dorothy Smith’s concept of ruling relations. These lenses enable us to examine how superficial attempts to address gender inequality within organizations fail to create structural change or disrupt engrained power dynamics. Furthermore, drawing on Sara Ahmed’s work on diversity and institutional silencing, we argue that genderwashing represents an organizational stance that purports to practice equality, even while women and other marginalized individuals experience little or no advancement. In regards to gender inequalities, we focus on how one organizational text, the Non-Disclosure Agreement (NDA) works to reinforce gender inequalities in organizations. We conclude with a call to action for practitioners and scholars offering suggestions for how to move beyond the stultifying practices of organizational genderwashing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,109 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».