Notice bibliographique
Résumé
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). Although employment downsizing is a multifaceted phenomenon, characterized by antecedents, implementation, and consequences, this chapter addresses just three issues: what it is, what causes it, and some things we still do not know (i.e. directions for future research). The chapter does not consider other aspects of downsizing, such as its costs, consequences, or alternatives to it, that provide a more complete picture of the full scope of this phenomenon. For more on those issues, see other chapters in this volume or consult Cascio (2002, 2010), Datta et al . (2010), or De Meuse, Marks, and Dai (2011).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».