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Enregistrement W2092403867 · doi:10.1002/job.312

Validating the organizational climate measure: links to managerial practices, productivity and innovation

2005· article· en· W2092403867 sur OpenAlexaff
Malcolm Patterson, Michael West, Viv Shackleton, Jeremy Dawson, Rebecca Lawthom, Sally Maitlis, David L. Robinson, Alison Wallace

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscriminant validityMeasure (data warehouse)ProductivityOrganisation climateReliability (semiconductor)PsychologyPredictive validityOrganizational performanceKnowledge managementValiditySample (material)Organization developmentComputer sciencePsychometricsEconomicsSocial psychologyInternal consistencyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the development and validation of a multidimensional measure of organizational climate, the Organizational Climate Measure (OCM), based upon Quinn and Rohrbaugh's Competing Values model. A sample of 6869 employees across 55 manufacturing organizations completed the questionnaire. The 17 scales contained within the measure had acceptable levels of reliability and were factorially distinct. Concurrent validity was measured by correlating employees' ratings with managers' and interviewers' descriptions of managerial practices and organizational characteristics. Predictive validity was established using measures of productivity and innovation. The OCM also discriminated effectively between organizations, demonstrating good discriminant validity. The measure offers researchers a relatively comprehensive and flexible approach to the assessment of organizational members' experience and promises applied and theoretical benefits. Copyright © 2005 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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations1 224
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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