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Enregistrement W3042987450 · doi:10.3389/fpsyg.2020.01304

Culture and Business: How Can Cultural Psychologists Contribute to Research on Behaviors in the Marketplace and Workplace?

2020· review· en· W3042987450 sur OpenAlexaff
Takahiko Masuda, Kenichi Ito, Jinju Lee, Satoko Suzuki, Yuto Yasuda, Satoshi Akutsu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyOrganizational cultureCultural psychologyApplied psychologySocial psychologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural psychology has great potential to expand its research frameworks to more applied research fields in business such as marketing and organizational studies, while going beyond basic psychological processes to more complex social practices. In fact, the number of cross-cultural business studies have grown constantly over the past 20 years. Nonetheless, the theoretical and methodological closeness between cultural psychology and these business-oriented studies has not been fully recognized by scholars in cultural psychology. In this paper, we briefly introduce six representative cultural constructs commonly applied in business research, which include (1) individualism vs. collectivism, (2) independence vs. interdependence, (3) analytic vs. holistic cognition, (4) vertical vs. horizontal orientation, (5) tightness vs. looseness, and (6) strong vs. weak uncertainty avoidance. We plot the constructs on a chart to conceptually represent a common ground between cultural psychology and business research. We then review some representative empirical studies from the research fields of marketing and organizational studies which utilize at least one of these six constructs in their research frameworks. At the end of the paper, we recommend some future directions for further advancing collaboration with scholars in the field of marketing and organizational studies, while referring to theoretical and methodological issues.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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