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Enregistrement W4409572249 · doi:10.1016/j.emj.2025.04.011

Beyond the numbers: Reflections from three Global South countries using the global gender gap index

2025· article· en· W4409572249 sur OpenAlexaff
Rana Haq, Samina M. Saifuddin, Isis Gutiérrez-Martínez

Notice bibliographique

RevueEuropean Management Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Gender gapGeographyEconomic geographyEconomicsDevelopment economicsRegional scienceDemographic economicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Economic Forum's (WEF) Global Gender Gap Index (GGGI) has become synonymous with the measurement of gender equality. However, the measures included in calculating the GGGI are driven mainly by development agencies' agendas. Notably, in developing countries, where gender inequalities run deep, governments' efforts to address these inequalities at the macro-national level have limited influence on gender diversity management (GDM) policies at the meso-organizational and micro-individual levels. To provide evidence, we applied the multilevel relational framework to review the state of gender (in)equality in three Global South countries—Bangladesh, India, and Mexico—using GGGI. Our review revealed that the GGGI tells a numerical story with political appeal, is used to support policies and programs that satisfy the criteria of developmental and donor agencies, and puts a checkmark next to the governmental agenda to meet Sustainable Development Goals (SDGs) at the macro-national level. These macro-national policies and programs have limited success in informing actionable human resources (HR) policies and practices to address gender (in)equality at meso-organizational and micro-individual levels. While the GGGI does not claim to measure the root cause of gender inequality, this study aimed to highlight the GGGI's impact on closing the gender gap. This paper contributes to the narrow body of literature that has brought the conversation on the SDGs and the global gender gap in management and organization literature. The present study also has theoretical and policy implications, as we provide a critical review of the GGGI and recommend including indicators to measure GGGI subindices that can then better inform meaningful and effective interventions at the macro-level and consequent GDM policies for achieving gender equity at the meso-level and women's empowerment at the individual micro-level.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,010
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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