Challenges and Opportunities for Organizations to Increase Representation
Notice bibliographique
Résumé
Despite widespread recognition of its importance, numerous organizations still grapple with effectively implementing genuine diversity and inclusion (McKinsey, 2020). This discrepancy between aspiration and reality poses a pivotal challenge: How can organizations innovatively address contemporary challenges to enhance representation? Our sessions aim to dissect both the challenges and potential solutions for cultivating more representative environments at various stages of the organizational pipeline. Specifically, we will demonstrate diverse methods by which organizations can boost representation, ranging from harnessing feedback mechanisms to modifying organizational communication, identifying gaps in the pipeline stages, and understanding mentorship dynamics among individuals from working-class backgrounds. Additionally, our symposium features a diverse group of researchers, offering insights into how representation can permeate through the research process itself. The Role of Feedback in Promoting Diversity Author: Jose Cervantez; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Sophia Pink; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Katherine Milkman; U. of Pennsylvania Author: Aneesh Rai; U. of Maryland R.H. Smith School of Business Author: Linda Chang; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Mohsen Mosleh; MIT Sloan School of Management The Gender License Gap: Gendered Barriers in the Engineering Licensing Process Author: Joyce He; U. of California, Los Angeles Author: Sonia Kang; U. of Toronto Communicating Commitment to Gender Equality in Organizations Author: Elizabeth Huppert; Northwestern Kellogg School of Management Author: Maryam Kouchaki; Northwestern Kellogg School of Management Mentorship for Whom? Relational Mentorship Frames Reduce Social Class Gaps in Ment Author: Kathy Vo; Kellogg School of Management, Northwestern U. Author: Andrea Dittmann; U. of Southern California - Marshall School of Business Community First: Promoting Aid Access with an Interdependent Model of Agency Author: Ilana Brody; UCLA Anderson School of Management Author: Sherry Wu; UCLA Anderson School of Management Author: Eugene M. Caruso; UCLA Anderson School of Management Author: Heather M. Caruso; UCLA Anderson 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 | 0,101 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».