Fostering Equity and Inclusion in Distributed Work: New Directions in Hybrid & Remote Work Research
Notice bibliographique
Résumé
Distributed work arrangements - including hybrid and remote work - offer workers around the world choice in their work location, which should ostensibly promote equity and inclusion. However, numerous challenges may arise for equity and inclusion as organizations and their employees navigate the narratives, structures, and implications of distributed work choices. In this symposium, we seek to separate narrative from fact around the current trends in distributed work and to understand exactly how hybrid and remote work can be navigated to maintain (and ideally foster) equity and inclusion in organizations. The five papers in this symposium collectively explore the emergence of prevailing narratives around remote and hybrid work, challenge existing narratives that remote and hybrid work are a “double-edged sword” for women and minorities, and seek to understand how, when, and why hybrid work can be the “best of both worlds” for diverse teams. Our discussant, Dr. Pamela Hinds, a leading scholar in the study of distributed work, will close our symposium by synthesizing the presented papers and facilitating a discussion with the audience regarding the future directions for this important topic. Through this symposium, we aim to generate new insights about how scholars can continue to study and improve the research on equity and inclusion within distributed work arrangements. How Journalists Amplified a Work Disengagement Narrative Justifying Remote Work Retrenchment Author: Leroy Gonsalves; Boston U. Questrom School of Business Author: Charles Chu; Boston U. Questrom School of Business Remote Work and Employee Performance and Promotability: Is There A Gender Gap? Author: Sumita Raghuram; San Jose State U. Author: N. Sharon Hill; George Washington U. Offsite At Office: How Temporary Colocation Shapes Communication in a Fully Remote Organization Author: Victora Sevcenko; INSEAD Author: Charles Ayoubi; Harvard Business School Author: Sujin Jang; INSEAD Author: Prithwiraj Choudhury; Harvard U. How Dimensions of Hybrid Teamwork Influence Team Empowerment Author: Thao Phan Hanh Nguyen; Cornell U. Author: Bradford S. Bell; Cornell U. The ABCs of Successful Hybrid Work Teams: Affective, Behavioral, and Cognitive Concordance Author: Devin Kilpatrick; U. of Michigan, Ross School of Business Author: Lindred L. Greer; U. of Michigan, Ross School of Business Author: Sherry M. B. Thatcher; U. of Tennessee, Knoxville
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».