MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095387114 · doi:10.1111/j.1467-8608.2010.01587.x

Values, value types and moral reasoning of MBA students

2010· article· en· W2095387114 sur OpenAlexaffabout
George Lan, Maureen Gowing, Fritz Rieger, Sharon McMahon, Norman King

Notice bibliographique

RevueBusiness Ethics A European Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHedonismPsychologyValue (mathematics)Social psychologyAffect (linguistics)UniversalismMoral reasoningRanking (information retrieval)Value theoryDevelopmental psychologyStatisticsEpistemologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses the Schwartz Values Questionnaire and version 2 of the Defining Issues Test to investigate the values, value types (clusters of related values) and level of moral reasoning of a sample of 108 MBA students in a Canadian university. There are no statistically significant differences in the levels of moral reasoning attributed to gender. Male and female MBA students rank ‘family security’ and ‘healthy’ as their two most important values. For males, hedonism, achievement and self‐direction are the three most important value types, while for females they are benevolence, hedonism and security, respectively. There are statistically significant gender differences for the value types hedonism, achievement, stimulation and power. Overall, however, there are more similarities than differences between the male and the female students. Regression analysis indicates a statistically significant positive association between the postconventional level of moral reasoning as measured by P‐scores and the value‐type universalism. The findings provide further evidence that value types affect the postconventional level of moral reasoning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
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 savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBusiness Ethics A European ReviewMême sujetEthics in Business and EducationTravaux en français237 207