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Enregistrement W1879388270 · doi:10.1002/job.1917

Applying models of employee identity management across cultures: Christianity in the USA and South Korea

2014· article· en· W1879388270 sur OpenAlexaff
Brent J. Lyons, Jennifer Wessel, Sonia Ghumman, Ann Marie Ryan, Sooyeol Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentralityDistancingReligious identityIdentity (music)Social psychologySocial distancePsychologySociologyPublic relationsPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Identity management refers to the decisions individuals make about how they present their social identities to others. We examined cross‐cultural differences in distancing and affirming identity management strategies of Christian‐identified employees utilizing samples from the USA and South Korea. Religious centrality, risks of disclosure, pressure to assimilate to organizational norms, and nation were key antecedents of chosen identity management strategies. Risks of disclosure and pressure to assimilate related to more distancing and less affirming strategies when religious centrality was low, but nation served as a boundary condition for the moderating effects of religious centrality. Distancing strategies related to negative outcomes regardless of religious centrality, but affirming strategies only related to positive outcomes when religious centrality was low. We discuss how this work contributes to theoretical and practical understanding of identity management in the workplace and across cultures. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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