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Enregistrement W4323928780 · doi:10.1002/job.2702

Can a familiar gender stereotype create a not‐so‐familiar benefit for women? Evidence of gendered differences in ascribed stereotypes and effects of team member adaptivity on performance evaluations

2023· article· en· W4323928780 sur OpenAlexfundno aff
Joseph A. Carpini, Aleksandra Luksyte, Sharon K. Parker, Catherine Collins

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSituational ethicsInterdependencePsychologySocial psychologyStereotype (UML)ScholarshipWork (physics)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Our research examines the differential effects of stereotypically feminine work behavior—team member adaptivity—on performance evaluations. Team member adaptivity requires being accommodating to changing relational and situational demands to achieve interdependent work goals. As such, women who engage in team member adaptivity will be recognized and rewarded more in their performance evaluations compared to men. We tested our model across three studies. As hypothesized, the results of Experimental Study 1 ( N = 600) demonstrated team member adaptivity is subject to a gendered stereotype and ascribed to women more so than to men. Building on this finding, Field Study 2 ( N = 96) demonstrated that team member adaptivity was positively related to performance evaluations for women but not for men. Study 3 used multi‐source dyadic data obtained from managers and their supervisors ( N = 141) and demonstrated that women who engage in team member adaptivity receive more favorable performance evaluations than their male counterparts. Together, these studies demonstrated the benefits of team member adaptivity for women more so than for men. This research extends our understanding of social role theory as well as the outcomes of adaptive performance while also offering several avenues for future scholarship with the potential to address ongoing gender inequities in the workplace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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