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Enregistrement W1986586706 · doi:10.1177/1470595807079380

Cultural Influences in Negotiations

2007· article· en· W1986586706 sur OpenAlexafffund
Lynn E. Metcalf, Allan Bird, Mark Peterson, Mahesh N. Shankarmahesh, Terri R. Lituchy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cross Cultural Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de MonterreyYork University
Mots-clésOperationalizationNegotiationScale (ratio)Sample (material)SociologyCross-culturalHofstede's cultural dimensions theorySocial scienceGeographyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical work systematically comparing variations across a range of countries is scarce. A comprehensive framework having the potential to yield comparable information across countries on 12 negotiating tendencies was proposed more than 20 years ago by Weiss and Stripp; however, the framework was never operationalized or empirically tested. A review of the negotiation and cross cultural research that have accumulated over the last two decades led to refinements in the definition of the dimensions in the framework. We operationalized four dimensions in the Negotiation Orientations Framework and developed the Negotiation Orientations Inventory (NOI) to assess individual orientations on those four dimensions. Data were collected from a sample of 1000 business people and university students with business experience from Finland, Mexico, Turkey, and the United States. Results are presented and further scale development is discussed. Findings establish the utility of the dimensions in the framework in making comparisons between the four 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 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 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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,734

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations40
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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