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Enregistrement W3033370573 · doi:10.5539/ijel.v10n4p171

Effect of Communicative Competence in English Over Evolving Job Roles of CPEC: A Critical Analysis of Pakistani Labor Market

2020· article· en· W3033370573 sur OpenAlexvenueno aff
A. Azher Anwer, Aneela Gill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Communicative competenceBusinessChinaHuman capitalJob satisfactionCommunication skillsFunction (biology)Public relationsMarketingPsychologyMedical educationPolitical scienceEconomic growthMedicinePedagogyEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper critically analyses the Pakistani job market and evaluates the importance of communicative competence in over the realization of the job potential of employees working on the CPEC (China Pakistan Economic Corridor) project. The CPEC project is a multi-dimensional infrastructure-based project that has injected Pakistan with not only great economic potential but also with a multi-lingual work force with a diverse cultural capital. This multi-lingual work force requires better communication standards to function as teams and this study tries to evaluate the effect communicative competence on the careers of employees in this sector. The paper conducted surveys from 10-15 major companies associated with the CPEC project and anonymous employee responses were collected. Data were analyzed qualitatively using strategic competence framework of Canale and Swain (1980). The study found that team leaders that were competent communicators yielded better results from their perspective teams and had higher levels of employee satisfaction. Furthermore, study revealed that people skilled in communication skills had higher chances of career growth and progress as compared to technically skilled personnel.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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