Values and Attitudes towards Innovation among Canadian, Chinese and Russian Students
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated relations of basic personal values to attitudes towards innovation among students in Russia, Canada, and Ñhina. Participants completed a questionnaire that included the SVS measure of values (Schwartz, 1992) and a new measure of attitudes towards innovation (Lebedeva, Tatarko, 2009). There are significant cultural and gender-related differences in value priorities and innovative attitudes among the Canadian, Russian, and Chinese college students. As hypothesized, across the full set of participants, higher priority given to Opennes to change values (self-direction, stimulation) related to positive attitudes toward innovation whereas higher priority given to Conservation values (conformity, security) related negatively. This is compatible with the results reported by other researchers (Shane, 1992, 1995; Dollinger, Burke & Gump, 2007). There were, however, culture-specific variations in some of these associations, which may be explained by cultural differences in value priorities or meanings and in implicit theories of creativity and innovation. Applying the Multiple-Group Multiple Indicators Multiple Causes Model (MGMIMIC) (Muthen 1989) has shown that the type of Values-Innovation mediation is different in the three countries. Whereas in Russia and Canada the effects of gender and age are fully mediated by the values, this is not true for China, where a direct effect of gender on innovation was found. The cultural differences in values, implicit theories of innovation, and their consequences for attitudes to innovation and personal well-being is finally discussed
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».