Racial Justice and Contentious Politics: The Impact of Racial Bias in Employment.
Notice bibliographique
Résumé
Contentious politics focuses attention on collective actions and lobbying efforts to remedy injustices, particularly in the workplace, where racial inequalities continue to influence hiring procedures, promotions, and compensation. Despite anti-discrimination legislation like the Civil Rights Act of 1964, racial and ethnic prejudice continues to limit economic possibilities and exacerbate systemic disparities. Subtle kinds of bias, such as implicit and aversive racism, worsen the problem, influencing hiring decisions and maintaining socioeconomic disparities. Case studies from the United States, Brazil, and Malaysia show that racial bias in the workplace is a global problem, showing itself in behaviors such as neighborhood-based recruitment, cultural stereotyping, and implicit preference for dominant ethnic groups. Intersectionality exacerbates these processes, as those who face many forms of discrimination, such as race and gender, are marginalized even more. Emerging solutions, such as the use of artificial intelligence for blind hiring, diverse hiring committees, and broad policy changes, have the potential to reduce bias and promote inclusivity. However, establishing actual racial justice necessitates confronting both apparent and unconscious biases, as well as removing structural inequities entrenched in historical and systematic oppression. By promoting fair employment practices, societies may maximize the potential of a diverse workforce and promote equitable economic opportunities for all.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».