MAPPING THE FIELD: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF EMPLOYEE VOICE
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,149 | 0,167 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».