Career Success and Minority Status: A Review and Conceptual Framework
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the management field has witnessed a surge in studies examining career success among workers from historically marginalized minority groups. However, to date, insights gained from this research remain fragmented and have not been integrated into the existing career success frameworks. We aim to complement career success scholarship and contribute to its inclusivity by conducting a systematic review that synthesizes the factors and pathways contributing to the career success of four historically underrepresented minority groups: women, racial and ethnic minorities, individuals with disabilities, and the LGBTQ+ community. Evidencing that career success disparity can be attributed to minority status, we propose a framework that highlights the career advancement and human and psychological resources associated with minority groups’ career success, as well as the systemic barriers limiting access to and use of such resources. We suggest hypervisibility, invisibility, and managed visibility as distinguishable forms of identity-based mechanisms that offer theoretical explanations for the influence of marginalized identity status on career success. Our framework integrates manifestations of subjective career success—accounting for survival, the collective good, and adjustability in addition to what extant literature has shown—emphasizing that membership in marginalized groups, communities, and other identity-relevant contexts shapes the subjective meaning of career success. Our review has practical implications for decision makers and organizations intending to bridge minority and nonminority groups’ career success disparity.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».