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Enregistrement W4283823545 · doi:10.1007/s41109-022-00490-y

Net effects: examining strategies for women’s inclusion and influence in ASX200 company boards

2022· article· en· W4283823545 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Network Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Technology Sydney
Mots-clésCentralityBetweenness centralityInclusion (mineral)Equity (law)BusinessAgency (philosophy)Gender diversityDominance (genetics)Representation (politics)Network analysisAccountingMarketingPsychologyCorporate governancePolitical scienceStatisticsSociologySocial psychologyFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conventional approaches to improving the representation of women on the boards of major companies typically focus on increasing the number of women appointed to these positions. We show that this strategy alone does not improve gender equity. Instead of relying on aggregate statistics (“headcounts”) to evaluate women’s inclusion, we use network analysis to identify and examine two types of influence in corporate board networks: local influence measured by degree centrality and global influence measured by betweenness centrality and k-core centrality. Comparing board membership data from Australia’s largest 200 listed companies in the ASX200 index in 2015 and 2018 respectively, we demonstrate that despite an increase in the number of women holding board seats during this time, their agency in terms of these network measures remains substantively unchanged. We argue that network analysis offers more nuanced approaches to measuring women’s inclusion in organizational networks and will facilitate more successful outcomes for gender diversity and equity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,245 · 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