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Enregistrement W4400479359 · doi:10.5465/amproc.2024.14902abstract

Disconnected Disclosures: Employee-Manager Asymmetries in Navigating Invisible Disabilities

2024· article· en· W4400479359 sur OpenAlexaff
Chloe Kovacheff

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAccountingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the ubiquity of invisible disabilities (IDs), workplace discrimination towards employees who have them remains pervasive. Consequently, the act of disclosing these stigmatized disabilities is often fraught with professional risk. This research investigates the disclosure strategies that employees with IDs tend to adopt and whether they actually mitigate bias and maximize managerial support. Drawing from stigma theory and signaling theory, I propose two dimensions of invisible disability disclosure strategies: transparency (the amount of information provided); and activeness (the extent of accommodations requested). I theorize a critical disconnect between the disclosure strategies that employees tend to use and those which foster positive managerial reactions. Six studies employing correlational and experimental designs with diverse online and field samples investigate this asymmetry between employees and managers, and its critical implications for employees with IDs. The results demonstrate that to avoid stigma, employees tend not to provide details nor to request accommodations, when in fact strategies that are both transparent and actively request accommodations counteract stereotypes and enhance managerial support. Counterintuitively, by ‘owning’ their stigmatized identities and requesting clear solutions, employees with IDs can increase managerial perceptions of ability and the likelihood of receiving accommodations following disclosure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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