Beyond Structure: How Men and Women Perceive, Experience, and Utilize Their Professional Networks
Notice bibliographique
Résumé
Social and professional networks are consequential for professional success because who individuals are connected to determines access to valuable resources and opportunities that facilitate career advancement. Problematically, there is evidence of gender differences in networks, which are thought to be a contributing factor to persistent gender gaps in the workplace. Evidence of inequality in the returns men and women experience even from equivalent network structures underscores the importance of going beyond structure to understand how men’s and women’s networks impact their experiences at work and their career trajectories. This symposium contributes to this growing area of research by bringing together four projects that speak to gender differences in how men and women perceive, experience, and utilize their social and professional networks. Who do men and women go to for help at work? Advice network homophily and task-level organization Presenter: Roman V. Galperin; McGill U. - Desautels Faculty of Management Presenter: Jennifer M. Merluzzi; George Washington U. The impact of a sponsor’s goal: Gender, goals, and cognitive network activation in sponsorship Presenter: Elizabeth Lauren Campbell; Rady School of Management, U. of California San Diego Presenter: Catherine Shea; Carnegie Mellon U. - Tepper School of Business Calling on ties when everyone is under siege: Gender, pervasive threat, and network utilization Presenter: Kristin Cullen-Lester; U. of Mississippi Presenter: Meredith Lauren Woehler; Purdue U. Presenter: Houston Floyd Lester; U. of Mississippi Presenter: Pol Solanelles; U. of Mississippi Unintended consequences: #MeToo, salience of accusations, and women's exclusion from networks Presenter: Ren Li; The Hong Kong Polytechnic U. Presenter: Kaylene McClanahan; U. of California, Los Angeles Presenter: Raina A. Brands; UCL School of Management
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».