Gender-Inclusive Norms Release Pressure for Masculine-Typed Dominance to Lead in STEM
Notice bibliographique
Résumé
Women remain underrepresented in science, technology, engineering, and math (STEM), which curtails economic growth. Three preregistered experiments with STEM employees and one correlational field study with engineering students examined how an inclusive culture, with its weaker masculine defaults, frees women (and men) from the need to conform to dominant forms of leadership. Unlike men, women who engage in stereotypically masculine dominance encounter backlash for their norm-violating behavior. We further tested whether more inclusive cultures reduce women’s gap between their desired career advancement and the advancement they think will be possible, without harming men’s aspirations. In the three experiments (N=376, N=744, N=417), we randomly assigned STEM employees to imagine working as a leader in an organization with either a competitive-meritocratic (CM) or equity-inclusive (EDI) culture. Confirming our assumptions, results showed that women—and men—used less dominance in the EDI than CM culture. The EDI culture further released women’s otherwise constrained career aspirations without adding constraints for men. Mediation showed that both dominance and career constraint were reduced because of weaker perceived masculine defaults. The field study (N=265) examined leadership behavior in a natural setting with engineering university students working together in teams where leadership emerged organically. Results showed that both women and men used less dominant leadership behaviors in more egalitarian (rather than hierarchical) teams. Moreover, in more egalitarian teams, women received higher grades than men, whereas no such difference existed in more hierarchical teams. In concert, gender-inclusive cultures benefit everyone, and particularly women, who are underrepresented in STEM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».