Diversio Diversity and Inclusion Survey – Framework and Psychometric properties
Notice bibliographique
Résumé
Reliable and valid methods are imperative to assess any organization’s diversity and inclusion practices. Therefore, the Diversio Diversity and Inclusion Survey (DDIS), an instrument built on a framework of five core themes (inclusive culture, fair management, access to networks, flexible working conditions, and safe working environment), and designed to measure inclusion metrics for organizations, was tested to examine its psychometric properties. The DDIS was developed through a collaboration of industry experts, including those with the Canadian Council for Aboriginal Business (CCAB) and the LGBTQ Chamber of Commerce. Initial testing and focus groups with over 60 participants belonging to equity-deserving groups ensured the instrument had good content validity. After the initial testing, pilot testing involving a diverse sample of working adults from 25 companies in Canada, the U.S., and the United Kingdom was completed. Psychometric properties of the 5-item DDIS scale were examined based on a cross-sectional survey of 8,800 working adults from various industries worldwide. The internal consistency reliability of the scale was analyzed using Cronbach’s alpha coefficient1. The Cronbach alpha was 0.840 with all item-total correlations greater than 0.5. Therefore, the DDIS, which has good content validity and good internal consistency, should prove helpful in conducting assessments of diversity and inclusion culture and practices at any organization. In addition, organizations can survey their employees to gather relevant information to drive policy and organizational change.
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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 | 0,023 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».