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Enregistrement W2134389394 · doi:10.1111/peps.12034

Reactive Adjustment or Proactive Embedding? Multistudy, Multiwave Evidence for Dual Pathways to Expatriate Retention

2013· article· en· W2134389394 sur OpenAlexaff
Hong Ren, Margaret A. Shaffer, David A. Harrison, Carmen K. Fu, Katherine M. Fodchuk

Notice bibliographique

RevuePersonnel Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensLearning Partnership
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpatriateEmbeddednessInterpersonal communicationPsychologyPerspective (graphical)Resource (disambiguation)Task (project management)ScholarshipPosition (finance)Process (computing)Dual (grammatical number)Social psychologyPublic relationsBusinessManagementSociologyPolitical scienceEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dominant perspective on expatriation characterizes the process as a continuing adaptation to existing job demands on an international assignment. Another, less studied perspective, emphasizes that expatriates can initiate tactics to acquire task, interpersonal, and affective resources for shaping their assignment experiences. Adopting a positive organizational scholarship lens and drawing on the job demands–resources model, we simultaneously examine both of these reactive demand‐based and proactive resource‐based pathways to expatriate retention. We propose that cross‐cultural uncertainty demands and expatriate‐initiated resource acquisition tactics both influence adjustment and embeddedness. Thus embeddedness works alongside adjustment to drive expatriates’ plans to remain in the international position, which in turn leads to actual retention. Using evidence from 2 separate panel studies (one with 2 waves and the other with 4 waves of data), we demonstrate the importance of the resource‐based pathway for expatriate assignments.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations121
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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