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Enregistrement W4416005255 · doi:10.5465/amproc.2025.24799abstract

Public Leadership for the Inclusive Workplace – An Empirical Study in France

2025· article· en· W4416005255 sur OpenAlexaff
Cordula Barzantny, David Thomas, Aminat Muibi

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Leadership, and Health Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorEmpirical researchLeverage (statistics)LegislationPrivate sectorPopulationLegislatureBusiness sectorNew public management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About 15% of the world’s population (around 1,3 billion people) live with disabilities (WHO, 2022). This fact coupled with the difficulty that organisations have in finding talent (see Lazarova, Thomas & Farndale, 2021) makes it obvious that organisations need to find ways to leverage the skills and talent these individuals can bring to the workforce. Despite legislation for disabilities integration into the workplace in various countries, it appears that public sector employment has better awareness and conscious implementations for disabilities’ integration in the everyday workplace. This may even be a general feature across quite a large number of countries, since those administrations stand for example, societal advances and the more inclusive workplace without being too much under competition from ‘free markets’. Hence public sector organisations seem to have an unrecognized leadership in integrating special needs’ employees with most often far better provisions and professional, inclusive workplace design to adapt it to several kinds of disabilities with higher integration of affected employees/civil servants. Even contractual employees with public sector or public missions may have more opportunities since the public mission involves longevity of actions for most purposes. We study the empirical case of France to corroborate such inclusive workplace leadership with the particular focus on public sector employment.

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)0,006
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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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