“I don’t belong here!” Imposter Feelings – the threat is real for women in leadership!
Notice bibliographique
Résumé
Do you ever feel that you don ’ t deserve your success? Do you feel like you are waiting forsomebody to tap you on the shoulder and tell you: ‘ you don ’ t belong here ! ’ You may besuffering from impostor feelings (syndrome). Also referred to as ‘ impostor phenomenon ’ or ‘ fraud syndrome ’ , this is a term used to describe the psychological experience of feeling likeyou don't deserve your success. \nIn a recent study 1 conducted at Heriot-Watt University in Scotland, it was found that 36% ofleaders experience frequent or high levels of ‘ impostor feeling ’ (IF). Female leadersexperience IF to a higher degree than men. In this study, 54% of women scored frequent orhigh versus a quarter (24%) of men. \nIn this interactive session, delegates will learn that although not a diagnosable mental healthcondition, feeling like a fake can be linked to anxiety and depression. We will explore whyimpostor syndrome tends to be more common in women, and in those who are highachievers. \nDelegates will also have an opportunity to undertake a quiz to explore their level of imposterfeelings, and we will examine strategies about what can be done about this negative self-talkand potential self-sabotage as female leaders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».