Gender Stereotypes about Leadership and Entrepreneurship: Taking Stock and Looking Ahead
Notice bibliographique
Résumé
Countries around the world have shared understanding and unconscious biases of what abilities and personality characteristics men and women possess, and how each gender should or should not behave. Gender stereotypes tend to cast men as more competent, strong, and agentic, and women as more communal, warm, and other-oriented compared to members of the opposite sex. Partly because of such gender stereotypes, men and women are perceived and evaluated differently, and they perceive and evaluate themselves differently. Gender stereotypes are consequential: they impact women’s career choices and advancement to the management and top-level positions in the corporate sector, their likelihood of founding new ventures and receiving key financial, human capital, and network resources necessary for scaling up their businesses, their job performance, cognitive resources, and professional fulfillment. Our symposium makes a direct contribution to the 2022 AOM’s theme “Creating a Better World Together”, promoting cross-disciplinary dialogue among scholars from (social) psychology, sociology, entrepreneurship, economics, and organization theory to deepen our understand of ‘how, why, and when’ gender stereotypes are likely to influence male-female differentials in the corporate leadership and entrepreneurship. Our symposium has two goals. We bring together scholars to take stock of the literature, identify puzzles in extant work and future research directions, and build bridges for interdisciplinary research. Our symposium features pioneers from (social) psychology whose work on stereotypes has been path-breaking and is considered foundational in research on attitudes, gender, and diversity, along with strong emerging scholars working at the ‘biases and entrepreneurship’ research nexus. Our second goal is to discuss the effectiveness of existing behavioral interventions to combat gender stereotypes and increase gender leadership diversity in both labor market contexts. The symposium is designed to foster a dialogue between the panelists, discussants, and the audience centered around five discussion topics. It will close with the organizers’ summary synthesizing the scholarly exchange. The symposium is designed for researchers in ENT, OMT, and GDO but could be of interest to a much broader AoM audience interested in research on stereotypes, diversity in leadership and innovation, and organizational performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».