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Enregistrement W113039485

Preparing to Negotiate in a Globally Diverse Environment: An Examination of Chinese and Jewish Perspectives on Truth and Lies

2012· article· en· W113039485 sur OpenAlexaff
David A. Larson, Chang Wang

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensThomson Reuters (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationValue (mathematics)JudaismDeceptionIdentity (music)SociologyEthnic groupFoundation (evidence)EpistemologySocial psychologyPolitical sciencePsychologyLawAestheticsComputer scienceHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What are a negotiator’s ethical and moral obligations during a negotiation? Should a negotiator be dedicated to achieving the greatest value possible for his or her client even though that goal may appear to require some degree of deception? Does it make a difference whether a culture has a strong religious foundation and identity? Different ethnicities and cultures obviously do not always agree as to what is right or wrong, true or false, or the degree to which one’s behavior must conform to those norms. This article will identify differing cultural perspectives towards negotiation in the course of a general discussion about negotiation but, in particular, the article will focus on how truthfulness and lying during negotiations is perceived in Chinese and Jewish culture. The following comparison between a culture that continues to develop and evolve under Communist rule and a culture that embraces long established religious values admittedly does not exhaust this complex and fascinating topic. The authors hope that readers not only find the comparison interesting and revealing, but also are inspired to further explore this cultural comparison as well as others. There always is a danger when one attempts sweeping generalizations and some of the following descriptions may be controversial. Consequently, additional dialogue is strongly encouraged. The article concludes with a “Suggestions for Instructors” section that explores additional cultural differences that can have a significant impact on both negotiations and negotiation teaching.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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