The Characteristics of Necessity, Commoner, and Parasite with Multicultural Data Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Three different types of employees can be found in workplaces all over the world: “Necessities,” “Commoners,” and “Parasites.” A person is a Necessity if s/he is irreplaceable and crucial to the functioning of an organization. A Commoner is a person of normal ability and talent who has no significant impact on organizational success. Parasites are detrimental freeloaders who damage the functioning of an organization. To identify the principal characteristics of these three types of workers, a group of researchers led by Chong W. Kim conducted six studies in which they collected survey data from undergraduate and graduate business students in the U.S., India, Korea, Chile, and Japan. The results of this research effort are reported in Kim & Sikula (2005), Kim & Sikula (2006), Kim, Sikula & Smith (2006), Kim, Cho & Sikula (2007), Kim, Arias- Bolzmann & Smith (2008), and Kim, Arias-Bolzmann & Magoshi (2009). The summary of these six studies has been reported in Kim, Smith, Sikula & Anderson (2011). The purpose of this article is to compare the results of the summary study with a new set of data, which was collected from a multicultural student body. The authors note the points of commonality between the data sets and offer their thoughts on future research in this area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».