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Enregistrement W4400479327 · doi:10.5465/amproc.2024.12150symposium

Novel Perspectives on Inclusion Across Levels of Analysis: Work Groups, Organizations and Industries

2024· article· en· W4400479327 sur OpenAlexaff
Shoshana Schwartz, Lisa H. Nishii, Victor Elijah Blocker, Traci Sitzmann, Ellen Ernst Kossek, Jennifer L. Woolley, Quinetta M. Roberson, Dorothy R. Carter, Kristin L. Cullen, Justin M. Jones, Mijeong Kwon, Benjamin R. Pratt, Hoda Vaziri, Eden King, Brenda A. Lautsch, Jo‐Ellen Pozner

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Work (physics)Working groupBusinessKnowledge managementSociologyPolitical scienceEngineeringComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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