MAPPING THE FIELD: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF EMPLOYEE VOICE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There is limited literature that discussed the trend of ‘employee voice’. Hence, this bibliometric analysis is aimed to evaluate the global research growth to retrieve and analyze the publication on ‘employee voice’. The bibliometric analysis is used to search the database of Scopus from the oldest publication in 1986 to the recent publication in 2019. The objectives were to evaluate the trend of ‘employee voice’ research, details of co-authorship, leading institutions and countries, top scholars, and leading author keywords. Methodology: This study used VOS Viewer 1.6.11 to analyze and visualize the global research trend on ‘employee voice’ in analyzing the bibliographic data. Bibliometric maps were retrieved from VOS Viewer 1.6.11. Results: This study retrieved 443 journal articles from the Scopus database from 1986 to 2019. The publication’s trend revealed that the number of publications has been increasing steadily since 2005. The leading countries in ‘employee voice’ research are the United Kingdom and the United States. Among the fifteen leading universities, five of them were from the world’s top 150 universities. Among the keywords, ‘voice behavior’ has the most linkage with ‘employee voice’, which indicated that employee voice is active in the business and management field compared to other fields such as nursing and psychology. According to the author keywords analysis, ‘promotive voice’ and ‘prohibitive voice’ were found to become a potential concerned area in the future as they started to receive attention in 2017. Implication: This paper can be beneficial for academicians, organizations, and business policymakers in understanding the global trend of ‘employee voice’ besides discovering the future directions and opportunities for future studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle