Faculty promotion evaluation and gender equity in business schools
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to address the fairness of promotion evaluation (appointments to the rank of full professor) process in Canadian business schools as perceived by tenured business female faculty. Our analysis is underscored by two studies with two different data collection methods (survey data analysis, policy content analysis) and driven by procedural justice as the main theoretical lens. The first study addresses the perspective of our survey participants ( N=198) by revealing that they believe the process of promotion evaluations is fair. Intrigued by this result, we undertook a second study to review the language of faculty collective agreements in these schools to explain partially why our participants believe in the fairness of promotion evaluations. The language of these faculty collective agreements suggests that the above result makes sense considering that they regulate promotion evaluations and decisions. However, this does not mean that the process of faculty promotions is free of gender discrimination as these faculty collective agreements have not addressed all the antecedents and predictors of gender inequity per se. The findings of this article are relevant because the issue of the underrepresentation of female faculty as related to promotion in senior academic ranks in Canadian business schools is under-researched. The existing studies on faculty promotion evaluations are too general and have not specifically addressed the fairness of business schools’ faculty promotion evaluation systems from the perspective of tenured business female faculty. Plus, the relevance of the findings of this article lies in the fact that contrary to most general studies on female faculty experience with promotion evaluations at Canadian universities and internationally, these findings suggest that such experience in Canadian business schools is not always associated with gender discrimination and negative perspectives among female faculty.
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 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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».