Is Demography Destiny? Exploring the Influence of Gendered Organizational and Occupational Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Gender differences in career trajectories and representation in top- tier positions persist today, despite broader progress toward achieving equality in society. A robust body of evidence points to a combination of supply-side (i.e., differences in preferences) and demand-side (i.e., biases and unfair barriers) processes perpetuating gender gaps in career advancement. To develop a comprehensive understanding of these processes, it is crucial to take a multi-level perspective and consider the interplay between men and women and their firms, networks, and occupational contexts. This symposium contributes to this growing area of work by bringing together quantitative and qualitative work that builds and tests theory for how gendered organizational, occupational, and network contexts impact various aspects of men’s and women’s performance, experiences, and choices in the workplace. Protecting the occupation: Incumbent backlash in response to gender diversity in law enforcement Author: Jirs Meuris; U. of Wisconsin-Madison Author: Jennifer M. Merluzzi; George Washington U. Author: Alexis Avery; U. of Wisconsin, Madison Author: Julia Lee Melin; Dartmouth College, Tuck School of Business Exploring positive career implications of feminized behavior for women in male-dominated occupations Author: Tiffany Trzebiatowski; Colorado State U. Author: Teresa Cardador; U. of Illinois at Urbana-Champaign Collaboration-association trade-off: Artist network gender composition and creative product novelty Author: Noah Askin; U. of California, Irvine Author: Sharon Koppman; U. of California, Irvine Author: Michael Mauskapf; Columbia Business School Author: Brian Uzzi; Northwestern U. Investments to responsibilities: Unpacking sponsors' gendered reasons for lending social capital Author: Elizabeth Lauren Campbell; Rady School of Management, U. of California San Diego
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».