MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1504733314 · doi:10.1108/13527600610643448

Exploring relationships with home and host countries

2006· article· en· W1504733314 sur OpenAlexaff
Julia Richardson, Steve McKenna

Notice bibliographique

RevueCross Cultural Management An International Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllegianceExpatriateDynamismOriginalityHost (biology)Value (mathematics)Public relationsQualitative researchThematic analysisMarketingSociologyBusinessPolitical sciencePoliticsComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To explore self‐directed expatriates' relationships with their home and host countries by drawing on an existing model of expatriate managers' allegiance to home and host organizations. Design/methodology/approach Using a qualitative methodology and thematic analysis, the study draws on interviews with 30 expatriate academics in four countries. Specifically, the paper draws on Black and Gregersen's model of allegiance to home and host organizations to explore the different dimensions and the strength and weakness of those relationships. Findings The findings suggest that, while the model of allegiance presents a useful starting‐point, further modifications are required in order to cater for the complexity and dynamism of relationships with home and host countries. Research limitations/implications Whereas the paper focuses on UK expatriates, it may be that other nationals may experience different relationships with their home and host countries. Moreover, it may be useful to explore the relationships of other self‐directed expatriates such as managers and corporate executives, or medical personnel. Originality/value The specific value of the paper is that it explores a hitherto under‐researched theme and provides an insight into the identified dimensions of self‐directed expatriates' relationships with their home and host countries.

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)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations89
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCross Cultural Management An International JournalMême sujetInternational Student and Expatriate ChallengesTravaux en français237 207