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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».