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Enregistrement W2726975955 · doi:10.20286/jeas.v1i1.5

Competition Forces Attack Management by New Ways of Managing Conflicts

2016· article· en· W2726975955 sur OpenAlexvenueno aff
Nasser Fegh-hi Farahmand

Notice bibliographique

RevueNova Journal of Engineering and Applied Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Development and Regional Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAsset (computer security)Human resource managementCompetition (biology)Public relationsInternationalizationHuman resourcesAffect (linguistics)PejorativeKnowledge managementPolitical scienceManagementSociologyEconomicsComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The form and structure of an organization's human resources system can affect employee motivation levels in several ways. Organizations can adopt various new ways of managing conflicts human ware empowerment practices to enhance employee satisfaction. This paper considers the new ways of managing conflicts. The strategic importance of workers is discussed and their interaction, as an asset, with other important organization assets. The basic methodologies for workers are then explained and their limitations are considered. The new ways of managing conflicts revolution moves recording and analysis activities that traditionally professional performance lines of activities focused to high operational content. The scientific and new ways of managing conflicts progress, growth and internationalization of markets, processors are processes in which the accounting profession plays a leading role of new ways of managing conflicts. There has been a longstanding bifurcation between the two with emotions labeled in pejorative terms and devalued in matters concerning the workplace. Keywords : technology management, new ways of managing conflicts human ware, technology factor

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,156 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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