The acculturation process: Antecedents, strategies, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
With an increasingly integrated global economy, the need to understand how national work contexts impact newcomers is critical. In particular, it is important to understand individuals' possible responses to interaction within multicultural work contexts. Blending theoretical perspectives on social identity, cross‐cultural diversity, and identity formation/change, this paper explores the complex role played by dispositional and situational factors on acculturation strategies and, in turn, labour market outcomes. To guide this exploration, a theoretical model depicting the acculturation process is developed and presented. We posit that the relationship between cultural identity salience and acculturation strategy will be moderated by two key factors: desire for economic rewards and relational pressures. We further propose that acculturation strategy will influence the social networks and organizations that newcomers join, while these latter choices can help predict their income, employability, and advancement. We advance a number of testable propositions to stimulate future research and conclude with a discussion of the theoretical and practical contributions. Practitioner Points Recruitment processes should attract job applications from individuals with varying levels of cultural identity salience through wide‐reaching job marketing campaigns. Workgroup composition should reflect a diverse range of complementary skills. Performance management and reward systems should reward employees for idea‐sharing and achieving team goals. HRM strategy should seek to gain a competitive advantage through fostering diverse skills.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».