Decoding the Fabric of Gender Inequality: Psychological Factors and Social Contexts
Notice bibliographique
Résumé
This symposium aims to introduce novel psychological states and emphasize the importance of social contexts for gender inequality, suggesting that management scholars must adopt a broader lens beyond the traditional focus on gender disparities in human capital and occupations when considering gender inequality issues in organizations. Specifically, while introducing novel psychological states and individual characteristics for gender inequality, we emphasize the significance of scrutinizing social contexts (i.e., occupation, corporate, and familial environments) where gender inequality is more likely to manifest. By providing specific contexts that are more likely for gender disparities to occur, this symposium intends to not only identify psychological factors that yield different rewards or gendered psychological states contributing to gender inequality but also attempts to examine ‘when’ those gender gaps in psychological factors are more pronounced, providing policymakers and organizational authorities insights into where they need to pay attention to in order to mitigate gender inequality. The Misperception of Gender Economic Equality. Author: Ivuoma Onyeador; Northwestern Kellogg School of Management Author: Sa-kiera Hudson; Haas School of Business, UC Berkeley Author: Natalie Daumeyer; Yale U. Author: Julian Rucker; U. of North Carolina at Chapel Hill Author: Michael W. Kraus; Yale School of Management Author: Jennifer Richeson; Yale U. Extraversion Revisited: How Personalities and Occupations Jointly Shape Gender Pay Inequality Author: Hee Man Park; The Pennsylvania State U. Author: Seunghoo Chung; Hong Kong Polytechnic U. Bridging the Aspiration Gap: The Unexpected Role of Performance Incentives Author: Julia D. Hur; New York U. Tight Ships or Loose Cannons: Couples’ Approaches to Domestic Tasks and Gender Differences at Work Author: Kelly Harrington; Kellogg School of Management, Northwestern U. Author: Alexandra Feldberg; Harvard Business School Author: Kathleen L. McGinn; Harvard U. Mind the Gap: An Integrated Conceptual Review of Research on the Gender Pay Gap Author: Beth Ann Livingston; U. of Iowa Author: Sujin Jeong; U. of Iowa Author: Felice Klein; Boise State U. Author: Anushka Chakroborty; Tippie College of Business, U. of Iowa
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».