New Perspectives on Increasing Diversity, Equity, and Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
Organizations around the world have rapidly increased the resources they are devoting to improving diversity, equity, and inclusion (DEI) over the past several years. However, these initiatives have fallen short. Women and people of color remain underrepresented in high-status jobs and often do not feel included in the workplace. Across five presentations, this symposium brings together papers that focus on two components of DEI: 1) decisions in the hiring process that could increase racial and gender diversity of organizations, and 2) decisions in organizational structures that can impact equity and inclusion in organizations. This symposium features papers that utilize a wide range of methods – ethnographic work, incentivized behavioral experiments, field experiments, archival data analysis, and more – to provide insights in this key area. Following the presentations, Dr. Laura Kray, a scholar with innovative and impactful work on the social psychological barriers that influence inequality in organizations, will facilitate a discussion about the papers and future research on advancing diversity, equity, and inclusion in organizations. Evaluating the efficacy of the Rooney Rule in promoting gender diversity Author: Linda Chang; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Erika Kirgios; U. of Chicago Booth School of business Author: Aneesh Rai; The Wharton School, U. of Pennsylvania Does challenging women to close the gender gap in competitiveness change their behavior? Author: Sophia Pink; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Jose Cervantez; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Edward Chang; Harvard Business School Author: Katherine Milkman; U. of Pennsylvania Naming and framing of minority racial labels in formal disclosure Author: Grusha Agarwal; U. of Toronto, Rotman School of Management Author: Joyce He; U. of California, Los Angeles Author: Sonia Kang; U. of Toronto Unpacking how organizational values and incentives reinforce gendered career support processes Author: Elizabeth Lauren Campbell; Rady School of Management, U. of California San Diego Feminine defaults are associated with a reduction in the gender participation gap in MBA classrooms Author: Mindy Truong; Northwestern Kellogg School of Management Author: Hannah Birnbaum; Washington U. in St. Louis, Olin Business School Author: Andrea Dittmann; Emory U., Goizueta Business School Author: Nicole Stephens; Northwestern U. Author: Sarah S M Townsend; U. of Southern California Author: Lydia Emery; Northwestern Kellogg School of Management Author: Rebecca Carey; Princeton U.
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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 | 0,029 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,051 |
| Communication savante | 0,020 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».