Drivers of Racial and Gender Workplace Inequalities
Notice bibliographique
Résumé
This symposium focuses on the drivers of workplace inequality. Racial and gender inequalities are highly persistent in hiring and participation in the workplace. Past research shows that workplace inequalities are driven by two types of mechanisms: demand-side and supply-side mechanisms. In this symposium, we put together five papers that provide insights into how organizations and external stakeholders (e.g., labor market intermediaries) can mitigate or exacerbate these inequality drivers. Each paper investigates inequality mechanisms through either a supply- or a demand-side lens, examining multiple stages in the organization: applying, hiring, and contributing. Considered together, these papers shed light on how organizations can jointly think of supply- and demand-side factors when designing their hiring and knowledge contribution processes. Exploring the Differences in Gender-based Evaluations by Intermediaries versus Hiring Firms Author: Xuege (Cathy) Lu; U. of Minnesota Carlson School of Management Author: Halil Sabanci; Frankfurt School of Finance & Management Author: Elizabeth McClean; Cornell SC Johnson College of Business Race Composition of the Applicant Pool and Employers’ Decision Not To Hire Author: Santiago Campero Molina; U. of Toronto Gender Differences in the Use of Recommendation letters in the Job Search Process Author: Kira Choi; EMLYON Business School The Role of Online Socialization at the Workplace: Impact on Reducing Gender Disparity Author: Jason Chan; - Author: Christina Yong Jeong; U. of Minnesota Author: Yue Guo; southern U. of science and technology How Social Movements Influence Hiring via Networks: Evidence from the Film Industry Author: Daphné Baldassari; U. of Toronto, Rotman School of Management
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».