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Enregistrement W4416578108 · doi:10.1037/xge0001879

Professors’ “feminine” behavioral cues in the classroom close gender gaps in participation.

2025· article· en· W4416578108 sur OpenAlexaff
Mindy Truong, Hannah Birnbaum, Andrea Dittmann, Nicole K. Stephens, Sarah S. M. Townsend, Lydia F. Emery, Rebecca M. Carey

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertivenessAffect (linguistics)Observational studyGender gapGraduate studentsDefaultCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Record numbers of women students have enrolled in graduate business programs-a path to greater career prospects. Yet gender disparities in grades and career outcomes persist. Research suggests that one reason why they persist is because business schools are-and have been historically-male-dominated with cultures characterized by masculine defaults. These cultures regard stereotypically masculine characteristics and behaviors (e.g., being assertive and competitive) as neutral, necessary, or standard. In business school settings, we investigate whether there are gender disparities in a critical aspect of students' experiences: classroom participation. In an observational field study of 3,159 students across 76 Master of Business Administration classrooms, we find a gender gap in actual student participation behavior. Importantly, however, our findings indicate that this gap is not inevitable. Using thin-slice impressions of professors' behaviors during classroom interactions, we find that when professors diverge from the masculine default by exhibiting "feminine" behavioral cues (e.g., subtle other-oriented behaviors), the gender participation gap closes. In a second, preregistered experiment, we provide causal evidence that professors' behavioral cues affect student participants' anticipated participation by shaping their experiences of inclusion. Our findings highlight that, in male-dominated settings, shifting professors' behavioral cues away from masculine defaults has the potential to create more equitable spaces. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,264 · 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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Résumé présentoui

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