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Enregistrement W3186932205 · doi:10.1111/joms.12752

<i>Both</i> Diversity <i>and</i> Meritocracy: Managing the Diversity‐Meritocracy Paradox with Organizational Ambidexterity

2021· article· en· W3186932205 sur OpenAlexaff
Alison M. Konrad, Orlando C. Richard, Yang Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeritocracyDiversity (politics)Competence (human resources)SociologyPerceptionSocial psychologyPublic relationsPolitical sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This conceptual paper addresses the diversity challenge organizations face as they seek to enhance opportunities for marginalized groups without damaging fairness perceptions for advantaged groups. This challenge stems from societal‐level conflicts between advantaged and marginalized groups which generate a paradoxical tension between the values of diversity and meritocracy. The diversity‐meritocracy paradox manifests in interaction as an identity validation‐threat system so that events benefitting marginalized groups threaten advantaged groups and vice versa. However, diversity and meritocracy are also interrelated, and fulfilling each of these values supports the other through their beneficial effects on organizational justice. Managing the paradox entails supporting perceptions of process integrity with diversity practices while supporting perceptions of individual competence with meritocracy practices. Balanced combinations of practices create organizational ambidexterity to fulfil diversity and meritocracy pressures simultaneously. Research is needed examining how organizations leverage the interrelatedness of diversity and meritocracy to achieve diversity, inclusion, and justice among employees.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations60
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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