Diversity, Equity, Inclusion, and Information Systems : A qualitative study on how DEI teams in Canada interact with information systems
Notice bibliographique
Résumé
Diversity, equity, and inclusion are concepts that have been embraced by organizations in the past years. More and more, companies understand the need to leverage diversity, equity and inclusion in their workforce, and a group of professionals have emerged to support them to achieve this goal: the DEI teams. These workers play a role in advising organizations about the best talent management practices that support a DEI friendly work environment. The Information Systems (IS) field has also studied how organizational structures interact with information systems and how they impact each other. Therefore, it is also necessary to learn about the DEI professional’s perspective on how their work in the organizations interact with information systems and technologies. Moreover, the DEI concepts and the work of DEI professionals have become popular in Canada in the past years, however, there has not been enough research in the IS field on how information systems impact diversity, equity, and inclusion in the workforce. For this reason, this research aims to contribute to the IS field by adding some piece of knowledge regarding the interaction between the work of the DEI professionals and information systems. Following a qualitative research approach, some interview was conducted with eleven DEI professionals from different organizations and job positions in Toronto, Canada. The interviews focused on their experience and perception of how information systems can support or impact their efforts to leverage diversity, equity, and inclusion in their organizations’ workforce. The data collected during the interview was analysed which led to seven main concepts. The results have shown a positive perception of the DEI professionals in Canada regarding the use of network or social media platforms such as LinkedIn and Facebook in helping organizations to leverage DEI in their workforce. The DEI professionals’ focus on targeted recruitment also has shaped their interactions with the information systems. However, the participants shared some concerns regarding the quality of the data collected from self-identification forms as well as the use of the automated cv screening tools.
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 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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».