Re-thinking White Standards of Leadership to Develop Women, Black, South and East-Asian Leaders
Notice bibliographique
Résumé
This symposium showcases a set of four papers that adopt innovative approaches to uncover the inherent biases in describing and assessing women and racial minority leaders. The perspectives that the papers bring fill important gaps in existing literature by demonstrating surprising ways in which bias against women and racial minority leaders are external to the organization can also be perpetuated within it. They illustrate the way Asian CEOS are stereotypically depicted in social media, how previously established and validated personality assessments are unreliable in women and racial minority populations, how unconscious preferences for White standards of leadership and physical attributes (e.g., facial proportions) work against women, South-Asian, East-Asian, and Black leaders in how likely they are seen to be leader-like, and in how a group of Black women experience bias in a predominantly white corporate environment. The papers are novel in their methodology, use a variety of data sources (media narratives, field studies, experiments, and interviews) and examine leadership in different spheres (both politics and business) and across organizational ranks. They reveal the importance of assuming that women and racial minorities, or that their intersectional identities are an undifferentiated whole. They illustrate how research and practice in human resources should include diverse “others” when developing them as leaders in the organization. The chair and discussant will lead in a nuanced discussion of how researchers should examine leadership in these women and racial minority populations and how organizations should recruit select, promote, and retain a multi-racial workforce. Facial Cues or Racial Hues? The Role of Face Ratio and Racial Bias in Perceptions of Leadership Presenter: Pankaj Aggarwal; U. of Toronto Presenter: Ahreum Maeng; U. of Kansas Conforming yet countering: Navigating Gender and Racial Stereotypes while Becoming a Leader Presenter: Phanikiran Radhakrishnan; U. of Toronto at Scarborough Presenter: Jaffa Romain; U. of Toronto South Asian and East Asian CEO Media Narratives: A look at the Intersectionality of Race and Gender Presenter: Pooja Khatija; Organizational Behavior Case Western Reserve U. African American Experiences of Unfairness in the Corporate Work Environment Presenter: Alecia Bracy; Capella U.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».