How Women in Leadership are Influenced by and Influence Their Social Environments
Notice bibliographique
Résumé
Women are exposed to and shaped by societal expectations and biases. They face societal stereotypes and biases that shape the experience of leadership in ways that constrain their agency and advancement. However, some of them have navigated the challenges and gained a foothold by bringing in new perspectives and leadership styles that positively transform organizational and societal cultures. Such seemingly equivocal findings of women’s experiences in strategic leadership positions suggest a potential opportunity for theorizing and exploring the contextual conditions that determine the ways that women continue to shape and are shaped by the social environment around them. This symposium bridges the macro and micro divide to highlight not only how entities in the social environments, such as regulatory bodies, media, and online forums, continue to disadvantage women leaders but also how women in strategic leadership positions build on their leadership styles, social ties, and cognitive and behavioral factors to influence the social environment. As such, it examines such characteristics as both a cause and a consequence of women in leadership positions, to help uncover boundary conditions to existing theories related to gender diversity and social environments and bridge existing theories in the micro- and macro-organizational domains. Overall, the studies included in this symposium showcase how social environments influence the meaning of—and are influenced by—gender and diversity in leadership positions. Walking on Broken Glass: Status Cues and Early-Stage CEO Evaluations Author: Christine Shropshire; Arizona State U. Author: Abbie Griffith Oliver; U. of Virginia Rumor Has It: CEO Gender and Responses to Organizational Denials Author: Nicole Montgomery; U. of Virginia - McIntire School of Commerce Author: Amanda Cowen; U. of Virginia Examining The Glass Ceiling in The U.S. Labor Movement Author: Rachel Aleks; U. of Windsor Author: Tina Saksida; U. of Prince Edward Island Author: Aaron Wolf; SETI Institute Management Gender Diversity and Labor Law Violations Author: Tianhua Cao; Indiana U. Kokomo Author: Bidisha Chakrabarty; Saint Louis U. Author: Vishal K. Gupta; U. of Alabama Author: Sandra Mortal; U. of Alabama Can I Get an Upgrade? How Female CEOs Leverage Their Scarcity to Gain Prestigious Board Appointments Author: Yashodhara Basuthakur; Texas A&M U., Mays Business School Author: Danuse Bement; U. of Notre Dame Author: Priyanka Dwivedi; Texas A&M U., Mays Business School Author: Michael Deane Howard; Iowa State U.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».