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Enregistrement W4416001961 · doi:10.5465/amproc.2025.15380symposium

Exploring Diversity, Equality, and Inclusion in South Asian Organizations

2025· article· en· W4416001961 sur OpenAlexaff
Samina M. Saifuddin, Ravi S. Ramani, Rana Haq, Isis Olimpia Gutierrez Martinez, Poonam Barhoi, Lata Dyaram, Laila Zaman

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)IndustrialisationInclusion (mineral)MulticulturalismCorporate governancePopulationInequalityLegislature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global shifts in the geopolitical, environmental, demographic, and technological landscape are introducing unprecedented levels of uncertainty into labor markets and employment relations. This unprecedented global shift also demands greater attention to organizations' diversity, equity, and inclusion (DEI) practices. Research on DEI practices has been conducted primarily on mono- cultural Western-oriented or “WEIRD” (i.e., Western, Educated, Industrialized, Rich, & Democratic; Henrich, 2021) countries (Nishi & ?zbilgin, 2007; Rad, Martingano, and Ginges, 2018). However, legislative frameworks, political, societal, religious, cultural, and governance factors have produced DEI practices that vary from country to country and often differ markedly from those in the West (?zbilgin & Syed, 2010; Klarsfeld, Knappert, Kornau, Ng, & Ngunjiri, 2022). Countries in the South Asian region—Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, India, Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka—are multicultural developing economies that are home to one-fourth of world’s population and vary widely in terms of education, democracy, and degree of industrialization (Worldometers, 2025). However, despite the growing importance of this region to the global economy (IMF, 2019), there is a lack of research into the nuances of DEI and attendant practices and policies of South Asian organizations (Saifuddin, Chhina, & Zaman, 2022; Syed & Pio, 2013). This presenter symposium offers novel perspectives to advance management research and practice in a non- Western context by unpacking the causes of inequality in South Asia and how these influence organizational policies and individual actions to create differential career outcomes for underrepresented groups. Overall, the proposed symposium will bring together scholars from DEI, human resources (HR), international management (IM), and social issues in management (SIM) researching diversity and equality in South Asia to present their work and engage in a critical discussion to drive evidence-based DEI scholarship, policies, and programs. Diversity, Equity, & Inclusion in Business in South Asia Organizations Author: Samina M. Saifuddin; Morgan State University Author: Rana Haq; Laurentian University Author: Ravi S. Ramani; Morgan State University Author: Isis Olimpia Gutierrez Martinez; Universidad de las Américas Puebla Diversity Practices in Public vs. Private Organizations in India: Critique of Caste-Blind Practices Author: Poonam Barhoi; Institute of Rural Management Anand Author: Manan Tusharkumar Pathak; UPES School of Business Asynchronous Workflows: Investigating Temporal Diversity Author: Shareefa T P; Indian Institute of Technology, Madras Author: Lata Dyaram; Indian Institute of Technology, Madras Clicks to Connections: Exploring Networking Behavior, Social-Media, & Career Benefits in Bangladesh Author: Samina M. Saifuddin; Morgan State University Author: Laila Zaman; East West University Effect of Cultural Differences and DEI Leadership Effectiveness Author: Harinder Chhina; Carleton University Author: Samina M. Saifuddin; Morgan State University

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,014
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,149 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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