Advancing Theory on Gender Dynamics: New Insights from Resource Generation and Utilization Processes
Notice bibliographique
Résumé
Although women make up about 47% of the U.S. labor force (U.S. Bureau of Labor Statistics, 2023), there is still a gender gap in diverse contexts. For example, only 2% of venture capital (VC) funding is received by female founders (TechCrunch, 2023), and females remain significantly underrepresented in computer (25%) and engineering (15%) jobs. Scholars have proposed various reasons to explain this gender gap (Woehler, Cullen-Lester, Porter, & Frear, 2021). The first explanation is that gender shapes resource generation: there is a direct gender gap in terms of creating and gaining resources. The second explanation is that gender shapes resource utilization: even when men and women have the same access to resources, they yield different degrees of returns. Thus, our integrative symposium revisits gender differences in resource generation and utilization, contributing to the theoretical development of gender. Building on the two overarching explanations, we bring together five papers that offer new theoretical developments and deepen our understanding of gender in diverse contexts. Specifically, these papers push the knowledge boundaries forward in two dimensions. First, regarding resource utilization, the first half of papers will explore how females, after taking elite positions in universities (e.g., professors) and public firms (e.g., directors), yield different influences on individual careers and firm strategies. Second, concerning resource creation, the second half of the presentations will help us to better understand why the gender gap (or premium) exists in the labor market and entrepreneurship contexts. Gender, Structural Holes, and Citations: The Effects of Women's Increasing Representation Author: Juan Ling; Georgia College & State U. Author: Daniel J Brass; U. of Kentucky Author: Stephen P. Borgatti; U. of Kentucky Author: De Liu; U. of Minnesota Author: Ajay Mehra; U. of Kentucky Gender Bias in Elite Network Diffusion Processes Author: Richard A. Benton; U. of Illinois at Urbana-Champaign Gendered Perceptions of Self-Promotion During Try-out Employment Author: Santiago Campero Molina; U. of Toronto Author: Pablo Escribano; U. Adolfo Ibáñez Author: Massimo Maoret; IESE Business School Author: Lucas Dufour; Toronto Metropolitan U. The Impact of Network Ties on the Gender Gap in Seeking Investment Author: Yajing Li; Alliance Manchester Business School, U. of Manchester Author: Siyu Yu; U. of Michigan Who Benefits Most from Entrepreneurship: Evidence for a Gender Premium to Founding a New Business Author: Aleksandra Joanna Kacperczyk; London Business School Author: Lucia Naldi; Jonkoping International Business School
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».