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Enregistrement W7133061793

Black Women in Leadership – Dominant Discourses that Construct, Maintain and Legitimize Gender, Race Class Bias in Top Canadian Corporations

2021· dissertation· W7133061793 sur OpenAlexaboutno aff
Suzan Eva Snaggs-Wilson

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeskillingMasculinityIntersectionalityRace (biology)FeminismBlack womenClass (philosophy)Working class
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decades after the establishment of the feminist movement in Canada, systemic gender biases proliferate in corporate boardrooms. Notwithstanding the influx of women into the paid Canadian workforce, gender inequality, specifically the disproportion of women in executive roles in Canadian corporations, is confounding. This study examines dominant androcentric and Eurocentric discourses about gender, race, and class that influence how society identifies and ascribes masculinity to leadership roles. Dominant discourses construct, maintain, and legitimize biases that impede women's career progression to senior leadership. Discourses in media, for example, television, movies, print and other narratives, influence how society behaves and treats women leaders in male-dominated roles as President, CEO, CFO, Chairs and other named officers in Canadian Financial Post 500 companies. The theoretical framework incorporates three theories in deconstructing androcentric leadership discourses and biases. First, the research interrogates the motivation for the division and deskilling of labour using Harry Braverman's Labour Process Management theory, an extension of Karl Marx's class theory, to examine the history of hegemony, capitalism, and patriarchal settings. Next, Gender Theory analyzes social, structural and institutional barriers women leaders experience as they disrupt the traditional roles women have and are expected to play in society. Subjective androcentric discourses relating to femininity, such as work-life balance, care-giving, child-bearing, and tropes like the 'superwoman syndrome,' are reviewed. Finally, Black Feminism interrogates tacit and implicit biases that perpetuate the disenfranchisement of Black females as Presidents, CEO's, or Chairs of corporate boards in FP 500 companies. The Conceptual Framework looks at fundamental Leadership Theories to examine the evolution of leadership and characteristics that historically are associated with masculinity. The research employs a qualitative research methodology using content analysis and critical discourse analysis incorporating books, journals, documentaries, public interviews and other writings on gender, race and class hegemonies. These allow for a critical examination of the androcentric and patriarchal ideologies rooted within capitalistic systems. Such androcentric ideologies impact compensation, career progression and career longevity for women in leadership, particularly Black and racialized women. The findings recommend a critical pedagogy and call for a profound commitment by all stakeholders to reify change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0330,015
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,128 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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