Applying cultural intelligence to religious symbols in multinationals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe how religious symbols might impede employees’ motivational cultural intelligence (CQ) in some international contexts, and how multinational managers might employ this knowledge to respond in a manner that mitigates risks to knowledge sharing. Design/methodology/approach The paper uses several theories (e.g. CQ, social categorization, expectancy, and contact theories) to develop a conceptual model about the nature of the risk to employees’ motivational CQ. It then draws on models of acculturation to explore how multinational corporation managers might respond. Findings It is conjectured that the salience of religious-based value conflict, learned both vicariously and through direct experiences, will adversely impact motivational CQ, and that the introduction of religious symbols may exacerbate this relationship. A framework of possible interventions is offered, and each intervention approach is evaluated in terms of how it may mitigate or exacerbate the risks raised by the model. Research limitations/implications The proposed model requires empirical validation. Practical implications Multinationals are advised how (and why) to treat the preservation of motivational CQ as central to any intervention in the conflict over religious symbols. Social implications An uninformed response to controversy over religious symbols could impede knowledge sharing and potentially exacerbate broader societal tensions (UN Global Compact, 2013). Therefore, this paper addresses a clear socio-economic need. Originality/value Controversy over the use of religious symbols in the workplace has generated considerable international media attention, but has been neglected by cross-cultural management research.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».