When and How Are Allies Promoters of Social Change? An Examination of Allyship in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Allies have played instrumental roles in efforts to address inequity in society. In the wake of civil unrest triggered by the shooting deaths of unarmed Black people, the brutalization of Asian Americans during the COVID-19 pandemic, and state legislatures passing laws that seek to reduce voting and women’s rights, the supportive action taken by allies is gaining attention once again. This year’s Academy of Management Conference theme “Creating a Better World Together” is a call to action for scholarship that provides insight into how organizations can anticipate and solve these important societal challenges. Yet, despite management scholars suggesting allyship is an effective way to create organizational change, the literature on allyship is still quite scarce. This symposium includes a collection of papers that examines open research questions pertaining to allyship including: who or what entities are able to engage in allyship behavior, why those actors choose allyship, and when (i.e., which contexts) support allyship. Following the presentations, Denise Lewin Loyd, a major contributor to research in the field of diversity and inclusion, will serve as our symposium’s discussant. Together, we hope that this symposium will provide important insights into how to create meaningful change in organizations through allyship. LEAP at Work: Examining the Effects of Race-Based Allyship Training in the Workplace Presenter: Stephanie J. Creary; The Wharton School, U. of Pennsylvania Presenter: Tianna Shari' Barnes; U. of Pennsylvania Presenter: Ozias Moore; Lehigh U. Institutional Allyship, a Ritual of Recovery Presenter: Tiffany Dawn Johnson; Georgia Institute of Technology Presenter: Juanita Kimiyo Forrester; Mercer U. Presenter: Natasha Denise Reed; Georgia Institute of Technology Bursting the Bubble of Performative Allyship: How Moral Performance Compromises Inter-Group Learning Presenter: Karren Kimberly Knowlton; Tuck School of Business at Dartmouth Presenter: Rachel Arnett; The Wharton School, U. of Pennsylvania Who’s Expected to be an Ally? An Examination of Allyship and Leadership Evaluations Presenter: McKenzie Preston; The Wharton School, U. of Pennsylvania Presenter: Angelica Leigh; Fuqua School of Business, Duke U. Presenter: Terrance L. Boyd; Louisiana State U. Presenter: Richard Burgess; U. of North Carolina, Chapel Hill Presenter: Vic Marsh; U. of Toronto, Rotman School of Management Practice What You Preach: Performative Allyship in Organizations’ Support for Racial Equity Presenter: Roxanne Ross; James Madison U. Presenter: Horatio Traylor; U. of Houston Presenter: Enrica Nicole Ruggs; U. of Houston
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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 | 0,008 | 0,015 |
| 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 | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».