Notice bibliographique
Résumé
The following paper is centered around the potential for organizational change in response to the COVID-19 pandemic. This paper argues that the disruption of “business as usual” during the COVID-19 pandemic provides opportunities to both highlight gendered organizational practices during remote work and explore how organizational actors might contribute to a more equitable restructuring of gendered communication practices once employees return to in-person work. First, the paper contextualizes the COVID-19 pandemic at the time of writing. Next, the literature review examines the notion of organizations as inherently gendered, the history of organizational change from Lewinian Planned Change to models of non-linear change, and bureaucratic organizational structures using a feminist lens. The discussion section then argues that complexity theories offer significant opportunities for improvement due to the destabilization of current workplace practices. This argument is followed up by examples of how organizations can successfully engage complexity theories to reduce gender inequality in the post-pandemic world. The paper concludes that by emphasizing consensus and autonomy, improvements to network communication and the merging of public and private spheres should be the first steps towards the ultimate goal of reducing gender inequality through the deconstruction of bureaucracies.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,033 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».