Novel Perspectives on Inclusion Across Levels of Analysis: Work Groups, Organizations and Industries
Notice bibliographique
Résumé
Framing inclusion as a competitive advantage has become standard business practice in recent years. This symposium explores the causes and consequences of inclusion across various levels of analysis: the workgroup (Roberson et al.), the organization (Sitzmann et al. and Kossek et al.), and the industry (Pozner & Woolley). The papers examine factors that contribute to inclusion, including individuals’ positions in networks (Roberson et al.), organizational work-family support structures (Kossek et al.), and interactions with others through industry communities (Pozner & Woolley). Additionally, the papers explore a range of consequences both for individuals’ well-being (e.g., outcomes of caregivers, Kossek et al.) and for firm performance (e.g., firms’ labor productivity, Sitzmann et al.). The symposium will conclude with discussant Lisa Nishii, whose remarks – in conjunction with the papers presented in the session – will further the audience’s understanding of the causes and consequences of inclusion across workgroups, organizations, and industries. A Social Network Approach to Understanding Workgroup Inclusion Author: Quinetta M. Roberson; Michigan State U. Author: Victor Elijah Blocker; Michigan State U. Author: Dorothy R. Carter; Michigan State U. Author: Kristin Cullen-Lester; U. of Mississippi Author: Justin Matthew Jones; U. of Florida Attaining Productivity via Inclusive Workplaces: Experiences of Inclusion, Anger, and Achievement Author: Traci Sitzmann; U. of Colorado, Denver Author: Mijeong Kwon; U. of Colorado, Denver Author: Shoshana Schwartz; Christopher Newport U. Rethinking Family Supportive Organizations Toward a Diversity, Equity, and Inclusion Perspective Author: Ellen Ernst Kossek; Purdue U. Author: Benjamin R. Pratt; U. of Central Oklahoma Author: Hoda Vaziri; U. of North Texas Author: Eden King; Rice U. Author: Brenda A. Lautsch; Simon Fraser U. Crafting Inclusion: Making Space for New Voices in Craft Author: Jo-Ellen Pozner; Santa Clara U. Author: Jennifer Woolley; Santa Clara U.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».