MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030480189 · doi:10.1108/1356328031047526

Communication during downsizing of a telecommunications company

2003· article· en· W2030480189 sur OpenAlexaff
Steven H. Appelbaum, Rui M Lopes, Lynda Audet, Anthony Steed, Marlene Jacob, Thomas Augustinas, Dimitrios Manolopoulos

Notice bibliographique

RevueCorporate Communications An International Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Downsizing and Restructuring
Établissements canadiensBell (Canada)Université du QuébecResearch CanadaEricsson (Canada)Concordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumorAbsenteeismLayoffProductivityControl (management)BusinessPublic relationsOperations managementMarketingUnemploymentEconomicsManagementPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reports the emergency stopgap measures undertaken by industry giant Tele Link to counteract downward market trends and the ensuing problems caused by its Efficiency Program not being managed effectively, resulting in lingering and negative impact on surviving employees’ behaviors and attitudes, demonstrated by decreases in productivity, motivation, emotional health, job satisfaction, and confidence in management, as well as increases in absenteeism. Also reports Tele Link was unprepared to handle the inevitable pre‐announcement rumor mill and was forced to present cutbacks prematurely, lengthening the period of time from announcement to implementation and fueling anxiety at the time. While Tele Link’s handling of the Efficiency Program is well rated it did concentrate, almost entirely, on the “during” phase, with no formal plans to help survivors mourn or adjust to new circumstances. Emphasizes that the power of informal communication, in this case the “rumor mill”, should not be underestimated, and management should not overestimate their own ability to control it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorporate Communications An International JournalMême sujetOrganizational Downsizing and RestructuringTravaux en français237 207