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Enregistrement W4385217674 · doi:10.5465/amproc.2023.15275symposium

Perceptions of & Engagement in Allyship: A Multiple Perspective Approach

2023· article· en· W4385217674 sur OpenAlexaff
Juliane Schittek, Celia Moore, Denise Lewin Loyd, Hannah Birnbaum, Kaylene J. McClanahan, Olivia Foster‐Gimbel, Michelle Checketts, Adam Waytz, Desman Wilson, Miguel M. Unzueta, Taeya Howell, Emily T. Amanatullah, Catherine H. Tinsley

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)PerceptionPsychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium addresses two overarching topics: the perceptions of allyship actions and allies across social identity groups (presentations 1, 2 & 3), and ways to increase allies’ and their actions’ effectiveness (presentations 4 & 5). Specifically, the first two presentations elaborate the specific behaviors that represent allyship, and provide evidence of a miscalibration of how these actions are perceived depending on one’s social identity groups. The third presentation focuses on how allies who are selectively silent (speak out about some social issues but not others) are perceived, compared to those choose to remain completely silent. The second part of the symposium considers allies’ perspectives and identifies ways to increase their actions’ effectiveness. The fourth presentation offers qualitative insights into how allies can remain committed to their allyship in the face personal discomfort, and the final presentation highlights the importance of male advocates to allyship effectiveness. Taken together, this symposium advances our understanding of allyship and offers nuanced views on how to be better, more effective allies. Actioning Allyship: What Makes Acts of Allyship Effective and for Whom? Author: Juliane Schittek; Imperial College Business School Author: Celia Moore; Imperial College Business School When (Selective) Silence is Violence Author: Kaylene McClanahan; U. of California, Los Angeles Author: Hannah Birnbaum; Washington U. in St. Louis, Olin Business School Author: Miguel Unzueta; U. of California, Los Angeles Fine Lines and Dances: Understanding (and Overcoming) the Challenges of Allyship at Work Author: Olivia Foster-Gimbel; NYU Stern School of Business Advocating for Female Leaders: The Role of Positive Stereotypes and Male Allies Author: Michelle Checketts; U. of Illinois at Urbana-Champaign Author: Taeya Howell; Brigham Young U. Author: Denise Lewin Loyd; U. of Illinois at Urbana-Champaign Author: Emily T. Amanatullah; Georgetown U. Author: Catherine Tinsley; Georgetown U., McDonough School of Business Advantaged Groups Misperceive how Allyship Will Be Received Author: Hannah Birnbaum; Washington U. in St. Louis, Olin Business School Author: Desman Wilson; Northwestern Kellogg School of Management Author: Adam Waytz; Northwestern Kellogg School of Management

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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