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Enregistrement W4414254714 · doi:10.1093/acrefore/9780190224851.013.439

Benevolent Sexism and Gender Equity at Work

2025· reference-entry· en· W4414254714 sur OpenAlexaff
Ivona Hideg, Janice Lam, Heather Wong

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Business and Management · 2025
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentHarmAffect (linguistics)Gender equityEquity (law)Gender inequalitySex discriminationSexual discrimination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Benevolent sexism is a subtle yet pervasive form of sexism that portrays women as wonderful yet weak. While more overt and hostile sexist attitudes have become less acceptable, especially in Western countries, benevolent sexism often goes unchallenged and is not always recognized as sexist. However, growing evidence indicates that benevolent sexism is dangerous, as it subtly and insidiously undermines gender equity. Benevolent sexism negatively affects women in the workplace, both when decision-makers (interpersonal effects) and when women themselves (intrapersonal effects) endorse these attitudes. Decision-makers who hold benevolent sexist views may undermine women’s professional outcomes through seemingly positive yet patronizing actions that are perceived as harmless. For example, they may refrain from giving women challenging assignments to protect them, even though such tasks are essential for career advancement. Additionally, benevolent sexism may not directly harm women’s outcomes but can advantage men, such as when funders’ benevolent sexism does not affect evaluations of women’s pitches but positively influences evaluations of men’s pitches. Women who endorse or are exposed to benevolent sexism also experience diminished performance, lower career aspirations, and a reduced likelihood of challenging the status quo. Future research about benevolent sexism and gender equity in the workplace should (a) expand the scope of outcomes to include workplace sexual harassment, (b) adopt an intersectional approach, and (c) examine benevolent sexism in societies that are not Western, educated, industrialized, rich, and democratic (WEIRD). Although limited research exists, studies have shown benevolent sexism’s mixed effects on workplace sexual harassment—ranging from a decreased likelihood of recognizing harassment to negative association between benevolent sexism and violent behavior, which may indicate that benevolent sexism has protective properties but only when it is directed at women adhering to traditional gender roles. Further, as most studies have focused on women in general, often implicitly assuming they are White, there are gaps in the understanding of how benevolent sexism affects non-White women, sexual-minority women, women with disabilities, those who speak different languages or with different accents, and individuals with nonbinary gender identities. Last, limited research from non-WEIRD countries, e.g., Turkey, Argentina, South Africa, and Pakistan, provides preliminary insights into the undermining effects of benevolent sexism beyond the typical Western context. Addressing this subtle yet pervasive form of sexism requires a global perspective to effectively promote gender equity in the workplace and society at large. To achieve this, research must extend beyond the United States and other Western countries and must involve a more diverse group of scholars who can bring in varied voices and perspectives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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