Overcoming the Glass Ceiling Syndrome through Digitalization and Artificial Intelligence in OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
Intelligence in OECD Countries ABSTRACT This study examines the impact of digitalization and artificial intelligence technologies on the invisible barriers affecting women's access to senior management positions within the framework of the glass ceiling syndrome in OECD countries. Sweden, Germany, South Korea, Canada, and Turkey were selected as case studies, each evaluated through in-depth analysis of the public sector, private sector, and the activity reports of relevant institutions. The study applies a comparative assessment based on gender equality indices, digitalization strategies, and artificial intelligence applications, focusing on the relationship between women’s representation in digital leadership and the perception of the glass ceiling. The findings reveal that digitalization alone does not ensure gender equality; on the contrary, in countries where artificial intelligence technologies lack gender sensitivity, existing inequalities are likely to persist or deepen. While Sweden and Canada appear to have largely overcome the glass ceiling syndrome, the examples from South Korea and Turkey suggest that cultural and structural barriers continue to reinforce it. Ultimately, this study underscores the necessity of integrating gender-sensitive artificial intelligence technologies into institutional transformation efforts to overcome the glass ceiling in the digital age. Keywords: Digitalization, Artificial Intelligence, Glass Ceiling Syndrome, Gender Equality, OECD Countries Jel Code: J16, O33, M14 Referencing Style: APA 7
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».