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Enregistrement W3041753411 · doi:10.5539/mas.v14n8p35

Positivities of Globalization in the Domain of Developing the Human Resources

2020· article· en· W3041753411 sur OpenAlexvenueno aff
Hamzeh Ismaeil Ibrahim Abu Shari’ah

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Education, and Development Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationCorrectnessHuman resourcesDomain (mathematical analysis)Meaning (existential)ClearingDimension (graph theory)BusinessPolitical sciencePsychologyComputer scienceMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed at clearing what globalization left of positive effects in the domain of human resources, the study had been performed on the hypothesis meaning: (that there is a correlating relationship with a positive dimension between the globalization and the human resources manifest in one of them increase of awareness and improving performance), but the problem of the study had possessed an axis in the following questions: (What are the positive effects of globalization in the domain of human resources?), to be asserted of the hypothesis correctness and answering its axial question, so we had employed the analytical descriptive method. The study had deduced the correctness of the hypothesis, and made us reach numerous results, the most significant of them: is that globalization observed rights of the human resources and protected them from violations, shared in increasing awareness of the human resources in plenty of things which were absent from them, also pushed the governments to concern and promote with performing the human resources, and these results obliged numerous recommendations, the most significant of them: necessity of the states doing the enlargement of positivisms of globalization in the domain of human resources, and belittling their negativisms through studied programs.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,044
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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