MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2480673566 · doi:10.1016/s0733-558x(01)18010-9

The balance of corporate social capital

2004· book-chapter· en· W2480673566 sur OpenAlexfundno aff
Jan‐Erik Johanson

Notice bibliographique

RevueResearch in the sociology of organizations · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBalance (ability)Social capitalBusinessEconomicsSociologyPsychologySocial scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to assess the significance of social capital in a public organization according to two theoretical frameworks. Following the structural hole theory (Burt, 1992), a sparse social network enables employees to gain control and information benefits. According to the social capital theory (Coleman, 1988), a cohesive social network creates trust and an obligation to cooperate. The theories describe favorable outcomes of the opposite poles of social structure, but the discussion shows that the social capital might not be realized because of unfavorable contextual factors. Empirical findings indicate that a sparse ego network increases an employee's indirect control and that a dense work unit network increases trust in the democracy of decision making. The discussion suggests that a sparse social network might be most beneficial to a bureaucratic organization and that cohesiveness does not automatically induce commitment if it is not supported by favorable social norms. Unless prerequisites of social interaction are well secured, the organization faces the risk of having inadequate levels of social cohesion, which might impede the creation of social capital. In conclusion, the management is faced with the challenge of social liabilities arising from both social cohesion and the lack of it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch in the sociology of organizationsMême sujetSocial Capital and NetworksTravaux en français237 207