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 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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,049 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».