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Enregistrement W2788644997 · doi:10.1080/1359432x.2018.1443914

The future of workplace commitment: key questions and directions

2018· article· en· W2788644997 sur OpenAlexaff
Yvonne Van Rossenberg, Howard J. Klein, Kajsa Asplund, Kathleen Bentein, Heiko Breitsohl, Aaron Cohen, David Cross, Ana Carolina de Aguiar Rodrigues, Véronique Duflot, Steven Kilroy, Nima Ali, Andriana Rapti, Sascha Alexander Ruhle, Omar Solinger, Juani Swart, Zeynep Y. Yalabik

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Work and Organizational Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of Bath
Mots-clésKey (lock)SociologyPsychologyOrganizational commitmentPublic relationsSocial psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This position paper presents the state-of-the art of the field of workplace commitment. Yet, for workplace commitment to stay relevant, it is necessary to look beyond current practice and to extrapolate trends to envision what will be needed in future research. Therefore, the aim of this paper is twofold, first, to consolidate our current understanding of workplace commitment in contemporary work settings and, second, to look into the future by identifying and discussing avenues for future research. Representative of the changing nature of work, we explicitly conceptualize workplace commitment in reference to (A) “Temporary work”, and (B) “Cross-boundary work”. Progressing from these two themes, conceptual, theoretical and methodological advances of the field are discussed. The result is the identification of 10 key paths of research to pursues, a shared agenda for the most promising and needed directions for future research and recommendations for how these will translate into practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,030
Communication savante0,0150,033
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations92
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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