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Enregistrement W6983280336

Managing Workforce Diversity in Canada: An Empirical Study of the Factors Affecting the Adoption and Success of Diversity Strategies in Canadian Organisations

2019· dissertation· en· W6983280336 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBradford Scholars (University of Bradford) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueIon Channels and Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingEquity (law)Diversity (politics)Context (archaeology)WorkforceEmpirical researchLegislationStructural equation modelingProspectus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equality, diversity and inclusion (EDI) in the workplace continues to be a 
\ndominant universal issue. Through its Employment Equity Act (EEA), Canada has 
\nacted as an exemplar in influencing equality legislation in other countries. The 
\nCanadian government’s thirtieth EEA annual report to Parliament presents a very 
\npositive picture of equality in employment for the four designated groups, DG: 
\n(women, Aboriginal peoples, persons with disabilities, and visible minorities) in 
\nthe four industry sectors (Banking, Communication, Transportation, Other) 
\nfederally regulated under the EEA’s legislated employment equity programme 
\n(LEEP). However, this claim of success is challenged in this study as specious in 
\nshowing uniform take-up using aggregated LEEP data. A theoretical model is 
\ndeveloped between variables representing external pressures, at the macro national level, internal pressures, at the meso-organisational level, and their 
\nhypothesized relationships with reactive and proactive EDI focused programmes 
\npursued by LEEP organisations. This model is empirically validated by applying 
\npartial least squares structural equation path modelling to data collected from 440 
\nLEEP organisations. Findings reveal that all four DGs are substantially under represented, relative to their labour market availability (LMA), in the majority of 
\nindividual LEEP organisations, despite over three decades following EEA 
\nimplementation. DG-LMA representation was also found to differ by industry 
\nsector. The main contribution to knowledge of this study is the introduction of a 
\nvalidated predictive EDI model developed and empirically validated for the four 
\ndesignated groups in the context of Canada. Applications of this generic model 
\nto other countries for benchmarking and comparative studies could contribute to 
\nEDI theory, practice and policy, internationally.

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)0,000
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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