Women at the Top: Emerging Research on Women in Top Management Teams (TMTs)
Notice bibliographique
Résumé
This presenter symposium consists of four papers focusing on the topic of women’s representation in top management teams (TMTs). The presentations include studies that offer a more nuanced perspective on gendered stereotypes in leadership by relying on diverse theoretical angles, various modern data sources, and different data samples. Top Management Team Diversity: Implications for Product Quality and Recalls Author: Akshat Lakhiwal; University of Georgia Author: Corinne Post; Villanova University Author: George Ball; Kelley School of Business, Indiana University Author: Hillol Bala; Indiana University Bloomington The Effects of Female TMT Representation on Employees’ Career Decisions Author: Tianjiao Xu; Author: Mihwa Seong; King's College London Author: Simon Parker; Author: Ilaria Orlandi; Copenhagen Business School Does Masculinity Pay? How Executives' Masculinity (vs. Femininity) and Gender Affect Compensation Author: Seung-Hwan Jeong; University of Georgia Author: Ilaria Orlandi; Copenhagen Business School Author: Yusen Xia; Georgia State University Leadership Behaviors of Women CEOs: Pronounced Communion and Subtle Agency Author: Ryan Miller; Author: Alison M. Konrad; University of Western Ontario Author: Martha L. Maznevski;
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».