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Enregistrement W4286668342 · doi:10.5465/ambpp.2022.17336symposium

When and How Are Allies Promoters of Social Change? An Examination of Allyship in the Workplace

2022· article· en· W4286668342 sur OpenAlexaboutno aff
Terrance L. Boyd, McKenzie Preston, Denise Lewin Loyd, Rachel Arnett, Tianna Shari' Barnes, Richard Burgess, Stephanie J. Creary, Juanita Kimiyo Forrester, Tiffany Dawn Johnson, Karren Knowlton, Angelica Leigh, Vic Marsh, Ozias Moore, Natasha Reed, Roxanne Ross, Enrica N. Ruggs, Horatio Traylor

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipLegislaturePolitical sciencePublic relationsPoliticsState (computer science)SociologyCollective actionMedia studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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