The Psychology of the Internet at Work
Notice bibliographique
Résumé
The Internet has had a dramatic impact on almost every aspect of our lives, changing the way that we communicate with others, purchase products, receive healthcare, and conduct training programs. It has also had a profound influence on organizations. Further, the Internet has changed the nature of work (e.g., use of virtual teams), and the interaction between supervisors and subordinates. Hertel, Stone, Johnson, and Passmore (2017) suggest that Internet- based work is characterized by five key characteristics: enhanced accessibility of information, interactivity of communication, automatic storage of work-related data, automatization of work processes, and boundary crossing work. That is, standardized communication tools do not simply connect different work processes at different geographic or organizational locations, but it can also integrate non-work domains, and machines into remote communication networks. Despite the widespread use of the Internet in work contexts, relatively little theory and research has examined how these characteristics have impacted work. Practitioners are implementing these systems without the benefit of research. The goal of this symposium therefore is to bring together scholars from OB, HR, leadership, and information systems to review the existing theory and research on e-recruiting, e-learning, virtual teams, e- leadership and the use of social networking sites in the employment process and discuss their implications for work practices and software design. E-recruiting: The Impact of Technology on Recruiting Research and Practice Presenter: Derek Chapman; U. of Calgary Toward an Integrated Model of the Factors Contributing to e-Learning Effectiveness Presenter: Richard Johnson; U. at Albany, State U. of New York Presenter: Kenneth G Brown; U. of Iowa As Virtual Teams Become Even More Popular, What do We Really Know about What Makes Them Work? Presenter: M. Travis Maynard; Colorado State U. Presenter: Lucy L. Gilson; U. of Connecticut E-Leadership: What is Different, Literature Review, and Future Directions Presenter: Surinder Kahai; Binghamton U.-State U. of New York Search Engines, Social Networking Systems, and Employment Decisions Presenter: Kimberly Lukaszewski; Wright State U. Presenter: Andrew Franklin Johnson; Texas A&M U., Corpus Christi
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».