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Enregistrement W1548524209 · doi:10.1108/13527600710775739

Making a life or making a living?

2007· article· en· W1548524209 sur OpenAlexaboutno aff
Yingying Zhang, Caroline Straub, Sophia Kusyk

Notice bibliographique

RevueCross Cultural Management An International Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Value (mathematics)StakeholderOriginalitySociologyWorkforceWork (physics)CreativityGlobalizationPublic relationsPsychologySocial psychologyPolitical scienceGeographyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The contemporary managerial work place is changing; baby boomers, the globalization and an increased participation of females in the workforce is redefining what value systems future managers’ will hold. This paper aims to build upon the traditional research on work ethics which focused primarily on working individuals. It seeks to explore future managers’ value systems on life vs work, in a cross‐national context. Design/methodology/approach Previously validated questionnaires, containing 33 work–life values, were completed by business students in two French‐speaking regions of the world: Paris (France) and Quebec (Canada). Factor analysis was employed to examine the underlying value structure of work and life. Findings Five factors emerged, two pertaining to work context, two to life context and one general factor as following: Extrinsic and intrinsic work context, social/society and ego/self‐life context and creativity. Subsequently, a comparison along these values is made between the two regions. Gender differences were also tested along these values. Results show differences in the value systems of these future managers based on region and gender, despite their common French language. Originality/value The paper provides a discussion of implications of the findings, within a context of ethics and social responsibility in reference to the stakeholder model.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,020
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,410
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations44
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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