A RESEARCH FRAMEWORK FOR CROSS-CULTURAL ADJUSTMENT AND JOB PERFORMANCE OF HIGHLY SKILLED IMMIGRANTS
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of knowledge as a source of economic growth, Canada, like other industrialized countries, increasingly depends on a pool of highly skilled immigrants (HSIs), to remain competitive. However, the poor adaptation of some HSIs to their new cultural environment remains one major factor to their underperformance (Li, 2010). It is crucial for organizations to efficiently manage the cultural issues and to better help HSIs for their cross-cultural adjustment. This paper aims to propose a research framework with two predictors of cross-cultural adjustment from a theoretical perspective: transformational leadership (TL), and learning goal orientation (LGO). In fact, cross-cultural adjustment is a learning process during which an individual learns the norms and appropriate behaviors so as to function in a different culture. Several studies show that the LGO would constitute an important factor to explain how and why certain individuals adapt more than others in the context of cultural transition (Gong & Chang, 2007; Palthe, 2004). Furthermore, since adaptation is first and foremost a process through which incertitude (or stress) is reduced, the TL in diminishing this stress is a crucial factor (Gill and al., 2010; Gundersen and al., 2012). However, the studies that examine their relationships with cultural adaptation are still rather rare. In the light of existing researches in different fields of social sciences, we propose the following research framework for cross-cultural adjustment and job performance of HSIs in Canada:Hypothesis 1. HSIs who have high levels of cross-cultural adjustment will have high levels of job performance.Hypothesis 2a. LGO is positively correlated to the psychological adjustment of HSIs.Hypothesis 2b. LGO is positively correlated to the socio-cultural adjustment of HSIs.Hypothesis 2c. LGO is positively correlated to the work adjustment of HSIs.Hypothesis 3. LGO is positively correlated to the job performance of HSIs.Hypothesis 4a. TL is positively correlated to the psychological adjustment of HSIs.Hypothesis 4b. TL is positively correlated to the socio-cultural adjustment of HSIs.Hypothesis 4c. TL is positively correlated to the work adjustment of HSIs.Hypothesis 5. TL is positively correlated to the job performance of HSIs.Hypothesis 6: HSIs, under the influence of transformational leaders would have higher levels of LGO.Hypothesis 7. Cross-cultural adjustment moderates the relationship between TL and job performance of HSIs.Hypothesis 8. Cross-cultural adjustment moderates the relationship between LGO and job performance of HSIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».