The Invisible Barrier: How Language Diversity Shapes Work and Career Experiences and Team Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
With increasing globalization, managing a diverse multilingual workforce, including one with Non-Native English Speaking (NNEs) employees, is becoming increasingly challenging for management. This symposium aims to contribute to our understanding of workplace experiences of NNEs and their individual and team outcomes across various organizational contexts. The collection of papers in the proposed symposium explores several critical areas, such as (a) how language diversity affects the development of the transactive memory system in multilingual teams with NNEs, (b) how the English-only mandated policies in MNCs impact the employment outcomes of Chinese, Italian, German, or Russian accented NNEs (c) under what conditions, and why, the intersection of race/ethnicity and language diversity (Native English Speaker and NNE status) impacts the hireability and advancement of Latinx employees, (d) how linguistic identity helps or impedes Chinese expatriates working with their Arab counterparts and other NNEs in United Arab Emirates, and (e) how NNEs with marginalized identities navigate stereotypes about their competence in high-status jobs. Further, by employing various theoretical frameworks and methodologies, the symposium enhances our understanding of how a relatively underexamined facet of diversity impacts team processes and individual employment outcomes. Ultimately, our goal with this symposium is two-fold. First, is to advance the scholarship on language diversity within the DEI arena, and second, to foster greater collaborations among researchers with diverse disciplinary training (e.g., in HR, OB, Careers, and IM) to broaden our understanding of language diversity to mitigate language-based biases and improve the work, team, and career experiences of NNEs. Keywords: Language Diversity, Non-native English accents, Workplace and Career Outcomes, Multilingual Teams’ Knowledge Sharing Practices Language Diversity and Transactive Memory System Foundations in Multilingual Teams Author: Mary E Zellmer-Bruhn; Carlson School of Management Author: Youjeong Song; University of Minnesota Author: Mary M. Maloney; Author: Henrik Bresman; INSEAD Lost In Pronunciation: English Mandates and Accent-Based Bias in Global Hiring Author: Catherine Summers; University of Michigan Author: Christy Zhou Koval; Michigan State University Author: Chad Vickers; University of Virginia Author: Melissa C. Thomas-Hunt; The Sound of Diversity: The Cost of Ethnic Accents on Hiring Decisions and Career Advancement Author: Megha Yadav; Indiana University South Bend Author: Romila Singh; University of Wisconsin-Milwaukee Adopting Acronym Names and Linguistic Identities: Understanding the Experiences of Expatriates Author: Juana Du; Royal Roads University Author: Debora Linehan; Royal Roads University The Hidden Intersection: Exploring Accentism and Status in the Workplace Author: Salome Opoku; Arizona State University Author: Milena Tekeste; New York University Abu Dhabi
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».