A Reckoning: Exploring the History and Evolution of Diversity & Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
This major research project explores the history and evolution of diversity management strategies, like Diversity & Inclusion (D&I) and its current evolution, Diversity, Equity, and Inclusion (DEI). Born out of the American civil rights movement, the first phase of D&I emerged as a response to regulatory requirements for fair and equal opportunity in hiring practices. Since then, it has been widely embraced as a competitive advantage and the key ingredient to innovation. For half a century, organizations have been investing multi- billion dollars in D&I initiatives but still struggle to make meaningful and measurable progress towards racial equity. \nThis paper seeks to investigate how effective D&I strategies are and lessons learned from a half century of effort to diversify workforces and build inclusive workplaces. To answer this question, a literature review and jurisdiction scan on Canadian and American D&I efforts was completed to identify key trends and gaps, with a focus on the hiring and career advancement of Black employees. It also provides an overview of the legal, academic and corporate definition of D&I, in order to map out the initial and evolving goals of diversity, along with how it is implemented and evaluated to make the argument that D&I, when done right, is about culture change and organizational redesign.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».