Managing Gender Equity and Equality Across Borders—A Review and Introduction to the Special Issue
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Achieving gender equality remains a pressing global challenge. In response, many organizations and multinational enterprises (MNEs) have adopted gender diversity management (GDM)—human resource practices aimed at promoting gender equity and equality in the workplace. While prior research highlights the importance of institutional context in shaping the implementation and outcomes of GDM, there is limited understanding of how to contextualize and implement these practices effectively across diverse national settings. In this this editorial, we first review existing research in three key areas: (1) the transfer of GDM practices across MNEs, (2) the gender composition of MNEs’ top management teams, and (3) comparative studies of GDM. Our analysis underscores the limitations of universal, “one‐size‐fits‐all” approaches and emphasizes the need for context‐sensitivity. In this context, we then introduce the contributions to the Special Issue. Together, these articles advance our understanding of the complex interplay between organizational practices and local norms in shaping GDM implementation and outcomes. Finally, we outline research directions that can help propel future work, including the need for a deeper understanding of MNEs’ motivations for engaging in GDM, the positioning of gender within broader diversity agendas, and the implications of growing anti‐DEI sentiment.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».