Notice bibliographique
Résumé
The existing research on building workplace inclusion has been mostly focused on eliminating biases and micro-aggressions that reduce it. This approach is important, but far from enough. We propose a micro-affiliation theory, where small gestures can promote inclusion. The theory further identifies two dimensions – group-directed/individual-directed, appreciating difference/recognizing similarity and four kinds of micro-affiliation – micro-celebration, micro-normalization, micro-socializing, and micro-affirmation. We explain why intervention that is designed based on micro-affiliation is a more effective approach than others and propose some conditions under which each kind of micro-affiliation can best exert its positive influence. The remainder of the paper focuses on the implications of micro-affiliation, including its potential of changing workplace acculturation, and impressions of actors and recipients. Micro-affiliation also has the capacity to increase employee retention, maintain and strengthen diversity among emerging leaders, promote organizational citizenship behaviours in the workplace, and create better work-family balance. Our approach complements those focused on eliminating biases and micro-aggressions – behaviors arguably that reduce inclusion – by focusing on those that increase it. This model points to new directions on where the literature on inclusiveness – arguably one of the most defining topics of the social sciences – can go for improving organizational and societal diversity and effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».