Commitment in a changing world of work.
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.
Notice bibliographique
Résumé
About a decade ago I coauthored a book on workplace commitment (Meyer & Allen, 1997). When I mentioned this project in conversation with a senior executive, I was somewhat taken aback by his reply: “I guess it will be a short book.” It turned out that this was becoming a fairly widespread sentiment that I had perhaps overlooked or denied as a result of my own enthusiasm for the topic. The major threat to commitment was change. Among other things, changes in technology, global competition, and consumer demands were placing pressure on organizations for improved efciency. Organizations responded in a variety of ways, many of which involved the elimination of jobs (e.g., mergers and acquisitions, downsizing, outsourcing, reengineering). In a review of downsizing trends, Emshoff (1994) cited a Conference Board survey in 1992 indicating that 90% of large corporations in the U.S. had downsized in the preceding ve years. He further noted that several companies had downsized more than once in a given year. Reichheld (1996) observed that many such downsizings occurred among companies that were protable at the time. Indeed downsizing had become a corporate strategy that was often rewarded by overnight increases in stock price.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle