Motivation of Newcomer Socialization: Integrating Multiple Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
To address the role of motivation on newcomer adjustment, the current symposium includes four studies that examine the influence of motivation during newcomers’ socialization period, including the role of job characteristics in shaping and fostering newcomer engagement, supervisors’ different orientations for supporting newcomers, supervisors’ expectations of and interactions with newcomers, and newcomers’ passion towards their work. Effects of Job Characteristics on Newcomers Psychological Presence and Engagement Presenter: Alan Saks; U. of Toronto Presenter: Jamie A. Gruman; U. of Guelph The Comparative Effects of Insider Helping Motives on Newcomer Adjustment Presenter: Alex L. Rubenstein; U. of Central Florida Presenter: John Kammeyer-Mueller; U. of Minnesota Presenter: Tomas Thundiyil; Central Michigan U. Newcomer Innovative Behavior: Factors that Enable and Inhibit Presenter: Jenny Chen; U. of the West of England Presenter: Helena Cooper Thomas; Auckland U. of Technology The Differential Role of Passion on Newcomer Socialization, Engagement, and Innovation Presenter: Junseok Song; U. of Minnesota Presenter: John Kammeyer-Mueller; U. of Minnesota
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».