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Enregistrement W4387779366 · doi:10.1177/15480518231208576

How Women Leaders’ Identities Coexist Through Public and Private Identity Endorsements

2023· article· en· W4387779366 sur OpenAlexafffund
Alyson Byrne, Ingrid C. Chadwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Leadership & Organizational Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensConcordia UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIdentity (music)Construct (python library)Public relationsSocial psychologyAgency (philosophy)Social identity theorySociologyPsychologyPolitical scienceSocial group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of a leader identity is considered essential for leadership success. Underlying this identity work is the belief that the social identity of being a leader is positive—something that leaders both privately endorse and want publicly conferred by others. However, this process is complex for women leaders who are simultaneously navigating the identity work of being women in male-dominated leadership positions. We conducted a qualitative investigation of women in senior leadership roles to examine how they construct a leader identity by managing private and public endorsements of both a leader and a female identity. Our results indicate that women leaders engage in leader and gender identity work whereby they actively manage how they privately self-endorse and publicly allow others to endorse their leader and female identities using identity hybridization. In so doing, they mix and recombine elements of both their leader and gender identities to construct a coherent female leader identity. Doing so allows them to benefit from the complementarity of these identities, while mitigating the risks associated with publicly and privately endorsing these two identities in tandem. This approach to identity hybridization allows women leaders to maintain a sense of agency, effectiveness, and authenticity in the face of identity tensions.

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)0,002
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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,443
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,071 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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