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Enregistrement W2912017853 · doi:10.5465/ambpp.2017.14357symposium

Capturing Real Employment Relationships: Integrating the Study of Time and Psychological Contracts

2017· article· en· W2912017853 sur OpenAlexaff
Yannick Griep, Samantha Jones, Tim Vantilborgh

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological contractPsychologyDynamics (music)Psychological researchSocial psychologyApplied psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of the current psychological contract literature to accurately reflect and inform real employment relationships is severely limited because most research has ignored the dynamic nature of psychological contract related constructs and processes, the role of time-focused constructs in the study of psychological contract processes, and the temporal contexts within which these processes occur (e.g., Ng, Feldman, & Lam, 2010; Rousseau, 1995; Schalk & Roe, 2007). Answering repeated calls in the management literature (e.g., Roe, 2008, 2009; Shipp & Cole, 2015; Sonnentag, 2012), this Presenter Symposium includes a collection of five papers that acknowledge the critical role of time in the study of psychological contracts. These theoretical and empirical papers argue and demonstrate that accounting for the dynamics of the psychological contract and the role of time in psychological contract processes help the literature more accurately reflect and inform real employment relationships. The format of the proposed symposium will encourage high levels of audience participation and will offer scholars the opportunity to form new collaborative relationships. Following a brief introduction and the five 8-minute presentations, the audience members will cycle through two facilitated in-depth small group discussions as well as participate in a full group discussion on how to better capture the real employee-employer relationship.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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