Stratification and Synergy: Navigating Social Class Dynamics in Contemporary Management
Notice bibliographique
Résumé
The symposium makes substantial contributions toward elucidating the influence of social class in the workplace. From exploring the social costs of upper-class networks to the trust dividends of upward mobility, the impact of class on creativity, and the intersection of founder and investor class origins, each study offers fresh insights into longstanding debates. Together, they challenge and refine our understanding of social class as a critical dimension of management, providing empirical evidence and theoretical advancements that pave the way for more nuanced approaches to leadership and organizational strategy in an era of increasing socioeconomic awareness. The Social Costs of Upper-Class Networks: Network Social Class Reduces Prosocial Behavior Author: Jiyin Cao; Chinese U. of Hong Kong Author: Siyu Yu; U. of Michigan Upward Mobility Increases Trust Author: Nadav Klein; INSEAD Author: Stephane Côté; U. of Toronto Novelty vs. Usefulness? Examining Social Class Differences in Creativity Author: Jiyoun Kim; Northwestern Kellogg School of Management Author: Peter Belmi; U. of Virginia Privilege or Humble Beginnings? Founder and Investor Social Class Origins Affect Investor Interests Author: Jean Joohyun Oh; Carnegie Mellon U. - Tepper School of Business
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».