Creating Mutual Gains to Leverage a Racially Diverse Workforce: The Effects of Firm-Level Racial Diversity on Financial and Workforce Outcomes Under the Use of Broad-Based Stock Options
Notice bibliographique
Résumé
Despite substantial scholarly attention to workforce demographic diversity, existing research is limited in understanding whether or in what contexts firm-level racial diversity relates to performance and workforce outcomes of the firm. Drawing on social interdependence theory along with insights from social exchange and psychological ownership theories, we propose that the use of broad-based stock options granted to at least half the workforce creates the conditions supporting a positive relationship between workforce racial diversity and firm outcomes. We examine this proposition by analyzing panel data from 155 companies that applied for the “100 Best Companies to Work For” competition with responses from 109,314 employees over the five-year period from 2006 to 2010 (354 company-year observations). Findings revealed that racial diversity was positively related to subsequent firm financial performance and individual affective commitment and was not significantly associated with subsequent voluntary turnover rates, when accompanied by a firm’s adoption of broad-based stock options. However, under the nonuse of broad-based stock options, racial diversity was significantly related to higher voluntary turnover rates and lower employee affective commitment, with no financial performance gains. By documenting the beneficial effects of financial incentives in diverse workplaces, this paper extends theory asserting the value of incentives for performance.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».