The Glass Cliff: Is It Only About Exceptionally Talented Women?
Notice bibliographique
Résumé
The glass cliff phenomenon, which suggests women are more likely to be promoted to leadership positions during crises, has garnered considerable academic interest, though the empirical support is mixed. Surveying the literature highlights critical missing elements needed to explain the inconsistency in the findings. Limited attention has been given to the role of candidates’ characteristics, which leads to the question: which women are promoted into leadership positions during crises? In this paper, we examine the critical roles of candidates’ talent and leadership levels, given their impact in addressing crises. We argue that top-talent women are overlooked during prosperous times but are turned to during crises, given their potential impact on firm performance, and this effect is strongest at the senior management level. We test these arguments using random-effect logistic regressions on a dataset of nearly 60,000 employees in the Canadian oil and gas industry. We find the glass cliff effect is prominent among top-talent women (but not non-top talent) of all leadership levels as evidenced in their (relative to male counterparts) increased promotion likelihood during downturns as compared to upturns. The findings show that women are promoted to leadership positions more during crises, but only if they are exceptional.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».