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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».