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Enregistrement W4385224803 · doi:10.5465/amproc.2023.11636symposium

Neurodiversity in Organizations: Beyond the Basic Accommodation Model

2023· article· en· W4385224803 sur OpenAlexaff
Chloe R. Cameron, Robert D. Austin, Tiffany Dawn Johnson, Jennifer R. Spoor, Christine Nittrouer, Mirit K. Grabarski, Nancy Doyle

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccommodationPsychologyCognitive scienceSociologyEpistemologyPhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodiversity inclusion is no longer a new topic in business, yet it continues to be understudied at macro, meso, and micro levels of the organization. This symposium consists of five short presentations, each investigating a different aspect of neurodiversity in organizations across these levels. Nittrouer, Blake, and Lux start at the macro level, looking at the relationship between DEI statements (as they relate to neurodiversity and multiculturalism), five organizational outcomes/traits, and the marginalized identities of DEI officers. Next, Cameron and Austin discuss the cross-level impact of diversity, employee support systems, and structured conflict management systems on the intragroup conflict process in organizations by drawing on data from neurodiversity employment initiatives. Third, Doyle investigates the cross-level impact of coaching on dimensions of executive functioning and self-efficacy in neurominority participants in the context of reasonable accommodations at work. Fourth, Grabarski and Baker present a primarily micro-level study on how perceptions of neurodiversity inclusion impact individuals in terms of affective commitment and turnover intention. Finally, Spoor and Jameson overview the implications of neuro-inclusion for business schools and discuss practical implications for teaching, research, and administration across the business school as a call to action. A group discussion will be led by Johnson, touching on research comments, theoretical and practical implications. DE&I Officers and DE&I Statements Author: Christine Nittrouer; Texas Tech U. Author: Sean Lux; Texas Tech U. Author: Andrew Blake; Texas Tech U. Organizational Emotional Intelligence in Diversity Management Author: Chloe R. Cameron; Ivey Business School Author: Robert Austin; Ivey Business School Coaching as an Accommodation for Neurodivergent Employees Author: Nancy Doyle; Birkbeck U. of London Exploration of Neurodiversity Perceptions in Australian Retail Author: Mirit K. Grabarski; Lakehead U. Author: Marzena Baker; U. Of Sydney Supporting Neurodiversity in Organizations: The Role of Business Schools Author: Jennifer R. Spoor; La Trobe U. Author: Tiffany Payton Jameson; -

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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