तज्ज्ञांच्या मते, “अनुग्रहाचे वजन कमी करण्यासाठी डॉक्टरांना मदत करणे

युग भेदभाव हे सर्वात टिकाऊ आणि कार्यक्षम स्वरूपाचे आहे. अनेक दशके कामाच्या ठिकाणी वापरल्या जाणाऱ्या युगाच्या विघटनेच्या काळातील अधिकृत संरक्षणांनंतर, अभ्यासात दिसून येते की जवळजवळ ४५ वर्षांहून वयाच्या वयाच्या अनुभवावरून दोन पुरुषांना साक्षरता अनुभव किंवा वय संस्था निर्माण करण्यासाठी कामाला परवानगी मिळाली. कामगारांना ह्या समतोषाची सुरुवात होण्याआधीच अशी पूर्वानुभवती माहिती मिळते. आधुनिक माहितीची रचना, पुरवठा, पुरस्कार, पुष्टी, पुष्टीकरण, अभियारंग, अभियान, अभिनय, कंपन्या, अधिक कृती कार्ये निर्माण करू शकते.

कामाच्या ठिकाणी काळाची समज

युग पूर्व भेदभाव, ज्यांचा उल्लेख झाला आहे----असंगळता, भेदभाव, किंवा भेदभाव. दोन मुख्य रुपांतरांमध्ये हे दिसून येते: स्पष्ट युग, जेथे वृद्ध कर्मचारी, परिपक्वता, आणि अजाणतेत परिणाम, जेथे अजाणतेत बदल होत नाहीत. सामान्य उदाहरणे, प्रौढ कर्मचारी नुकताच नवीन तंत्रज्ञान, किंवा नवीन शोध लावणे, किंवा प्रौढ अपेक्षा पूर्ण करणे कारण ते “संतुपूर्ण" किंवा सांस्कृतिक पात्र नाहीत.

युगानुयुगातील भेदभाव स्पष्ट आहे. एडीएएए बी 40 व वयाच्या व्यक्तींविरुद्ध भेदभाव बंद करते. उन्हाळ्यात, प्रमोशन, बदली आणि इतर कामगार नियम. पण कायद्याने सर्व युगातील निर्णयांविरुद्ध निषेध केले नाही; हे केवळ बंद केले आहे. डेटा विद्यापीठातील मालकांना योग्य व्यापारी निर्णय आणि रचना यांमध्ये फरक करण्यास मदत करते.

अनिश्चित वय असण्याची गरज आहे. कायदेशीर एक्सपोझेशनच्या अपेक्षेशिवाय, इओसी कारखान्यामुळे महागड्या संस्थापक, विविध दृष्टिकोन, आणि कामगारांच्या व्यवस्थेचा नाश होऊ शकतो. वयाची गरज कमी होते. वय असलेल्या कामगारांना चालकांना चालकांना चालकांशिवाय चालवण्याची गरज नाही. शिवाय, वय-विषयक गटांना समस्या सोडवण्याची व नृत्य करण्याची व व नवी संधी मिळवण्याची संधी मिळते.

युगाचे अंदाज शोधण्याची माहितीची भूमिका

माहिती अॅलियटिकमध्ये पद्धत, पद्धत, पद्धत आणि अनोळखी माहिती ओळखण्यासाठी पद्धत वापरल्या जातात. वय वय ओळखून, या विषयांसंबंधी एकेकाळी कल्पना निर्माण केल्यावर, या विषयांसंबंधी माहिती बदलते. आंतरराष्ट्रीय व्यक्ती अप्रत्यक्षपणे दिसून येते की मानव निःस्वार्थ असू शकतात, विशेषतः जेव्हा मानव भेदभावाच्या कार्यांऐवजी प्रणाली स्तरावर कार्य करतात.

उदाहरणार्थ, अंदाजे अॅन्टिऑटिकस, कामगारांना नुकसान होण्याआधी त्यांची पूर्वग्रहता पटवून देऊ शकतात.

कोणत्याही अनोळखी पुढाकाराने पूर्वग्रह कसा असतो हे स्पष्ट केले जाते. कायदेशीर संदर्भात दोन सिद्धान्त लागू होतात: दुरावा (असंवेदनशील भेदभाव) आणि विकृत प्रभाव (अविवेकबुद्धीने) (ज्यांमुळे संरक्षित गटावर, हेतू नसून,). डेटा विरक्षेपित करण्यासाठी विशेषतः शक्तिशाली आहे. कारण यामुळे विशिष्ट नीतिसूत्रे किंवा मापनियम वेगळे होतात.

युगाचे बीस विश्लेषणासाठी किंचित माहिती स्रोत

यशस्वी युग पूर्वतापरिवर्तन विस्तारित, अचूक माहिती प्राप्त करण्यावर अवलंबून आहे. कमपानी संपूर्ण चित्र बांधण्यासाठी अनेक स्रोते काढली पाहिजेत:

लागून ट्रेकिंग प्रणाली (ATS) माहिती

ATS प्लेटफॉर्म्स प्रत्येक उमेदवाराबद्दल तपशीलवार माहिती मिळवतात, जसे की अनुप्रयोगाची तारीख, योग्यता, कार्यांची भरंवसा, आणि मुलाखती. वय वाढीव द्वारे -- पुराणपुरुषांनी सादरीकरणासाठी वापरली जाणारी उपक्रमे-अनियंत्रितपणे वापरली जात असल्यास, विशिष्ट दरवाजांवर लांब पदवी काढली जात असल्यास, उदाहरणार्थ, वृद्ध अनुदानांना स्पर्धात्मक रेटिंग प्राप्त होते की नाही याची परीक्षा झाली, जी वय च्या वेळी चाचण्याला योग्य ठरावयाची शक्यता असते.

पगार आणि कम्पास रेकॉर्ड्स

सॅलरी डेटा, ज्यामध्ये आधार पगार, बान्स आणि वरचे गट आहेत, याची तपासणी करणे आवश्यक आहे. वयाच्या गटांनी (२०-२९, ३०-३९, ४०-४९, ४०–५९, ५०-५९, ६०+).

कार्यक्षमता रिव्यू प्रणाली

कार्यक्षमतामध्ये अनेकदा कमी प्रमाणावर गुणवत्ता दर्शवू शकते. वय वाढल्यावरही वृद्ध जनतेचे वितरण, ध्येय कार्यक्षमता मेट्रिक्सचा नियंत्रण करतानाही कमी दर्जाचे प्रमाण प्राप्त करू शकते. त्याच प्रकारे, लिहिली भाषा, "अधिक", "वाचक" किंवा "सहा" यासारखी भाषा वापरली जाते.

प्रगत व करियरची प्रगती माहिती

उच्च शिक्षणामुळे, प्रशासनासाठी वेळ काढणे, व वय वाढणे, वृद्ध कर्मचारींसाठी असलेल्या काचे छत ओळखणे शक्य होते.

मुलाखती आणि कामकरी फीड पाहणाऱ्‍या सर्वेक्षणातून बाहेर पडा

बाहेरच्या मुलाखती आणि जागरूकता निरीक्षणातून मिळणाऱ्‍या उपयुक्त माहितीमुळे कामगारांना वयाच्या कल्पनांचा अंदाज घेता येतो. आदर, वाढत्या संधींबद्दल आणि न्यायिकतेविषयी विचार करून विचार केला पाहिजे. वयोवृद्ध कर्मचारींनी “कारभार कमीपणाची कमी ” असे संबोधले पाहिजे कारण ते लाल झेंडे आहेत.

कार्यक्षमता व निर्धारण मेट्रिक्स

या सर्व गोष्टींमुळे, वृद्ध जनांना आरोग्यदायी रिसेप्शन (अनियंत्रित परिस्थिती) देऊन बाहेर काढण्यात आले आहे का हे दिसून येते.

युगाच्या बियास शोधात पुराव्यांवरून व साधनांमुळे

पण, या तंत्रज्ञानामुळेच, या तंत्रज्ञानाचा परिणाम परिणाम अगदीच सामान्य आहे.

विकृततेचे विश्लेषण

सर्वात सोप्या पद्धतीत निवड दर, उन्हाळ्याचे प्रमाण, आणि सामान्य प्रमाण मोजणे आहे. या दरांची तुलना चार-फ्फथ नियम (EOC मार्गदर्शनाचे मानक) वापरून (EOC मार्गदर्शनाचे मानक) ध्वनीचा परिणाम होऊ शकतो. उदाहरणार्थ, कामगारांच्या दरी ५०% कमी असेल तर, संघटनेचा परिणाम ४०% कमी असू शकतो. पण हा एक नियम आहे, एक स्क्रीन साधन, अधिक प्रमाणावर मोजणे, अधिक प्रमाणित पद्धत.

पुन्हस्थापन माड्यूलिंग

बहु रीग्रेशन संशोधनामुळे मालकांना अनुभव, शिक्षण, कार्यक्षमता आणि नोकरीच्या इतर योग्य गोष्टींवर नियंत्रण ठेवण्यावर व इतर योग्य कारणांवर नियंत्रण ठेवण्यावर परिणाम होऊ शकतो. वय हा आकडेवारीचा महत्त्वाचा अंदाज असेल तर ते प्रतिकूलता दर्शवू शकते. उदाहरणार्थ, एका सुधारित मॉडेलने ५० पेक्षा अधिक तरुण कर्मचारींना समान पात्रता आणि कार्यक्षमता सोबत लहान मुले कमी मिळवता येतात असे सुचवले जाते.

मशीन शिकणे (मोलवान जंगल, क्रमवारी पुसिंग)

विस्तृत शिक्षण अल्गोरिदम जटिल, अ-ऑलिगर्स शोधू शकतात जे सोपे रिग्रेस मिसळणारे असू शकतात. ते “अद्यपदीय ” मॉडल निर्माण करू शकतात जे अन्यायी परिणाम ओळखतात. पण मालकांनी त्या मॉडलांना सावधगिरीने टाळावे जे अस्तित्वातील भेदभावांना अपरिहार्य स्वरूप देतात- अलगोरिथ्म म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या गोष्टी अप्रतिम आहेत. अचूक शिक्षण यंत्रणेसारखीच शिक्षण यंत्रणा या धोक्याच्या धोक्याला कारणीभूत ठरते.

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिये (NLP)

NLP साधने कम्युनिस्ट रिव्ह्यूस, इंटरव्यू नोंदणी, आणि व्यवस्थापकीय टीप यांची माहिती घेऊ शकतात. वयाच्या वय-संबंधित भाषांसाठी शब्द, "न्यहो, "न्यजी", "वाचक" किंवा "अवाजवी" किंवा "वाजवाक" किंवा "उत्तम" सारख्या शब्दांचे परीक्षण करणे आणि "उत्तम" ह्याचा परिणाम होणार नाही. चे परीक्षण करणे, वृद्ध कर्मचारींना अधिक नकारात्मक किंवा कमी सहकार्यात्मक प्रतिसाद प्राप्त होणे शक्य आहे का हे ओळखू शकते.

दृश्यास्पद व डॅशबोर्डComment

Taue, Power BI किंवा Loker गटांना इंटरेक्टिव ट्रॅमॅक्स बनवण्यास परवानगी देतात. जसे की वय वाढणे वयाच्या दरी - नेतृत्वाच्या अंतरात अंतर वाढवणे सोपे असते आणि सुधारित कृती सुरू करण्यास सुरू करतो.

आव्हाने आणि विचार

माहिती अॅलिप्टिक्स अत्यंत क्षमता देऊ शकतात पण वय ओळखणे हे एक आव्हानच नाही.

माहिती गोपनीयता व अनोळखीता

युगातील माहिती गोळा करून, विशेषतः वैयक्तिक ओळखकर्तांबरोबर एकत्रित होते. कामगारांना त्यांच्या माहितीवर हक्क असतात. सर्वात उत्तम अभ्यास म्हणजे, २०–२९, ३०-९९, -४९ -५९+ (५९) , पुनरावृत्ती रोखणे. अनोळखी माहिती वापरली पाहिजे, आणि त्यांना HRITICE च्या मालकांना मर्यादा आहेत.

नमुना आकार आणि स्थितीत क्षमता

लहान संघटनांमध्ये, एका विशिष्ट वयोगटातील कर्मचारींची संख्या विश्वसनीय निष्कर्ष काढण्यासाठी फार कमी असू शकते. फक्त दहा वृद्ध कामगारांच्या एका रीग्रेशन मॉडलमुळे फसवेगिरी घडू शकते. अशा परिस्थितीत, अनेक वर्षांत माहिती पुरवल्या जाणाऱ्या माहितीमुळे किंवा उद्योगातील बाँग्लाब्‍याशी जोडल्यास योग्यता वाढू शकते. तितक्या प्रकारे, विशिष्ट गटांच्या गटांमध्ये, समतोल पद्धतींनी, अधिकृत गटांच्या अभ्यासासाठी एक ठराविक संशोधन केले जाऊ शकते.

चटकन वेरिएबल्स

कॉरलेशन हे कॅसमेंट नाही. वृद्ध कर्मचारी कमी कम्युनिस्ट कम्युनिस्ट आहेत. त्यांना पार्ट-टाई स्थिती, वेगवेगळी कार्य भूमिका, किंवा वर्षं ट्रिनिव्हराईटपर्यंत प्रवासी म्हणून काम करता येईल. विश्लेषणाची गुणवत्ता उपलब्ध वेध्वनियंत्रणाच्या समृद्धतेवर अवलंबून आहे. कारखान्याची वाढ, शिक्षणाची किंवा जाहिरातीची जटिलता या गोष्टींबाबत माहिती नाही. कामकरी आपल्या आदर्श सीमांबाबत स्पष्ट न करता, अपूर्ण माहितीपासून वेगळे राहू शकतात.

अल्गोरिदमिक बियास व सुरेखता

पुराव्यांचे वर्णन केल्यास, यंत्र शिकणे हे त्या माहितीवर आधारित नमुने निर्माण करू शकते. उदाहरणार्थ, एक आदर्श जे मागील प्रशिक्षणात “उच्च क्षमता” चे सूचित करते कारण त्यांना ऐतिहासिकरित्या उच्च पदावर नेमले गेले होते. तितक्याच न्यायशाळेसारखे, विकृती, दुष्कृत्यकारी परिणाम, आणि मानवी देखरेख हे सर्व साधने आहेत.

कायदेशीर धोके आणि पारदर्शकता

काही संस्था वय वय व भेदभावाचे विश्लेषण करण्यास कचरतात कारण भेदभावाची खात्री करून घेतल्याने कायदेशीर जबाबदारी निर्माण होते. पण, विक्रीवाद सहसा न्यायालये आणि रीग्लेटरने स्वीकारलेल्या पद्धतीने स्वीकारले जाते. कंपॅनीजने एकेकाळी एक उत्तम विश्वास व्यक्त केला पाहिजे. कागदाने काय काय संवेदन केले आहे आणि काय संवेदनासाठी विष्ठा दाखवण्यासाठी व कायद्यानुसार क्लायंट वापरल्या जातात. माहिती गोळा करण्यात आली आहे आणि तिच्यावर विश्वास कसा वाढवला जातो हे समजून घेण्यासाठी काय केले जाते.

माहिती- ड्राइवर बदलाव लागू करणे

पण, या गोष्टीला कारणीभूत ठरणाऱ्‍या गोष्टींबद्दल विचार करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे.

ईयोबाचे वर्णन व आवश्‍यक गोष्टी पुरवा

जर माहिती पुरवली तर जुने इच्छिणाऱ्यांना काही शब्द किंवा आवश्यकता ह्यांमुळे खोडून काढण्यात आले आहे (उ. दा., "संपूर्ण पदवीदान, " ५ वर्षाच्या अनुभवाहूनही कमी"), ह्या वर्णनांची माहिती काढा. मनमोकळे व हुशार कौतुकवा काढून टाका. जेबत्ती, "उत्तम" किंवा "विद्याम" विचारांवर जोर देत आहेत ते अनिश्चितपणे अवाचनीयपणे अवाजवीपणे मांडू शकतात.

मुलाखती प्रक्रिया मानकतयाव

मुलाखतींची संख्या वयाच्या वेळी अवाजवी असते. माहिती अॅलिप्टिक्स, वय व पुनर्विचारासाठी कोणत्या प्रकारची अपेक्षा करतात आणि कोणाच्या मुलाखतींचा वेगवेगळा असतो हे ओळखू शकतात. स्पष्ट, कामगार, प्रगत विधानांमुळे मुलाखती तयार केल्या जातात. शिक्षण व्यवस्थापकांना विनाकारण पूर्वग्रहतानुक्रम कमी करता येतो आणि (किंवा युगाचे सूचक काढून टाकले जाते) पुन्हा पुन्हा पुन्हा विचारात घेण्याचे टाळता येते.

पुन्हा रचना कार्यक्षमता व्यवस्थापन

कारभारी नोंदणी पुरवतात वय संबंधितता प्रकट करतात, एक कॅलिब्रेशन प्रक्रिया स्वीकारली पाहिजे जित व्यवस्थापकांनी कमेटीत रेटिंग विधानांचे समर्थन केले आहे. उद्देशपूर्ण मेट्रिक्स (अक्षर संख्या, प्रकल्प पूर्ण दर, ग्राहक फीड) वापरा. प्रशिक्षण आणि विकास संधी सर्व वयोगटातील कर्मचारींना समानरित्या प्रचलित करू शकतात. आणि शिक्षणाची संधी प्रत्येक व वयस्क प्रोग्राम आणि वृद्ध जन दोघांना एकमेकांना समजुती वाढवते.

निशाणीचे पद

माहिती प्रकट करते की, आयोजक पुरवठा तरुण उमेदवारांच्या (संदेश, विश्वविद्यालय कार्यपद्धती) बद्दल पक्षपाती आहे. कामाचे साधन कसे लिहले जातात ते.

नेतृत्वाचे व निर्णयशक्‍तीचे लक्षण

वयाच्या विविधता परिक्षणाचे निरीक्षण करताना एक स्पष्ट संकेत पाठवतो की कंपनीच्या मूल्यांना सतत अंतर आहे. जर अँटीनिक लोक वय-विचल गटांना बांधण्यासाठी जबाबदार आहेत. बान्स किंवा उच्च पदवीची पद्धत यांची अरुंदता थांबवण्यासाठी सुद्धा जबाबदार आहेत.

माहिती-आधारित DEI कल्पकताचे फायदे

कामगार, माहिती अॅलियटिक्समध्ये व्यापार करणारे, नावापुरती वय पातळीवर पूर्वग्रहाचे प्रमाण मोजण्यासाठी पैसे घेतात.

• कायदेशीर धोका कमी केला: सुरुवातीपासून शोध आणि दुरावा निर्माण करणात बदल करणे EEOC आरोप आणि खर्ची मास रोखू शकते, लाखो लोक वस्ती आणि कायदेशीर पगार वाचवू शकतात.
• Ennhanced version all on:] वय-आधारित बाधा काढून टाकण्याद्वारे, कंपन्या, विविध कार्यक्षम कामगारांना आकर्षित करतात आणि संघटित राहतात.
• [FImult:0] सुप्रसिद्ध कर्मचारी गीझेलियलियलियलंड: सर्व वयोगटातील कामगारांना माहितीने योग्य कार्यक्षम प्रक्रिये पाहिल्यावर मौल्यवान वाटते. परिक्षणशील न्यायिकपणा निष्ठा, उत्पादन, आणि विवेकपूर्ण प्रयत्नांना चालवते.
• मजबूत नक्कल आणि समस्या-ऑलविंग: युग-डिओ गट विविध अनुभव आणि दृष्टिकोन आणतात, ज्यांमुळे अधिक रचनात्मक उपाय आणि सुधारणा होते. संशोधन दाखवते की वय-संशोधक गट जटिल कार्यांवर कार्य करतात.
• लोकसंख्या आणि कार्यक्षमता अधिकच बिघडत चालली आहे.
• पोलीस ब्राँड्स: [ પારદર્શક, माहिती-ट्रिबियन वय वाढते वसाहती ग्राहक, निवेशक आणि विस्तृत समुदाय, अधिकृत समाज, कंपनीच्या सामाजिक जबाबदारीची माहिती वाढवते.
• [[ पायनियरिंग युग हा एचआर डेटात एक नेता म्हणून संघटनेची पूर्वानुमाना वाढवते, वरच्या पटरतेचा आकर्षित करतो आणि सतत सुधारणुकीची संस्कृती निर्माण करते.

घटक

युगाची पूर्वग्रह म्हणजे अनेक कामगारांमध्ये एक धूर्त परंतु विनाशकारक शक्‍ती आहे. डेटा अॅन्टिलेक्ट्स एक शक्तिशाली, निराधार, निष्फळ, निष्फळता, कार्यक्षमता, कार्यक्षमता, आणि माहितीचा अंदाज घेऊन कामगार, वयक्रमण कोठे केले जाते ते ठरवू शकतात. या प्रक्रियाकडे लक्ष द्यावे लागते व त्यानुसार कार्य करावे लागते.