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Enregistrement W1609950221 · doi:10.1017/cbo9780511791574.005

How does downsizing come about?

2012· book-chapter· en· W1609950221 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Downsizing and Restructuring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionChinaScope (computer science)BusinessPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employment downsizing, the planned elimination of positions or jobs, is a defining characteristic of modern life in organizations. It may be reactive (in response to a change in economic or organizational conditions) or proactive (executed in anticipation of such changes). In the most recent economic recession, downsizing was global in scope, with 8.5 million layoffs in the United States and more than 50 million worldwide. As Datta, Guthrie, Basuil, and Pandey (2010) have noted, in these turbulent economic times even countries that traditionally have avoided layoffs (e.g., South Korea, Japan, Taiwan, and Hong Kong) embraced the practice. Export-oriented and labor-intensive firms in China, and firms in both manufacturing and services industries in Britain, Canada, Australia, New Zealand, South Africa, South America, and Eastern Europe participated as well. Not surprisingly, therefore, employment downsizing has attained the (dubious) status as one of the most high-profile, significant, and pervasive management issues of our time. Over the past three decades, downsizing has occurred in virtually all industries and sectors of the economy, and it has affected business, governments, and individuals around the world (Cascio, 2010a; Gandolfi, 2008).

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,149 · 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