Managing Workforce Diversity in Canada: An Empirical Study of the Factors Affecting the Adoption and Success of Diversity Strategies in Canadian Organisations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».