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Enregistrement W2268409210 · doi:10.1111/ncmr.12065

What's a Masculine Negotiator? What's a Feminine Negotiator? It Depends on the Cultural and Situational Contexts

2016· article· en· W2268409210 sur OpenAlex
Wen Shan, Joshua Keller, Lynn Imai

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNegotiation and Conflict Management Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationSituational ethicsCategorizationPsychologySocial psychologyContext (archaeology)SociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gender‐related categorization is a key feature of the literature on gender in negotiation. While previous literature focused on context‐free traits such as warmth and competence, we examine how people categorize specific negotiation goals and behaviors as masculine and feminine across the U nited S tates and C hina in different negotiation contexts , illustrating the role of cultural and situational contexts in gender‐related categorization. Two studies found that while A merican participants categorized competitive goals and behaviors as masculine and cooperative ones as feminine across business‐to‐consumer ( B 2 C ) and business‐to‐business ( B 2 B ) negotiation contexts, C hinese participants' patterns depended on the negotiation context. In B 2 C contexts, C hinese participants categorized competitive goals and behaviors as feminine and cooperative ones as masculine; in B 2 B contexts, they made further distinctions, categorizing competitive goals and behaviors that are socially inappropriate as feminine, but competitive ones that are socially appropriate, and cooperative goals and behaviors, as masculine. Theoretical and practical implications are discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,125 · 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