Notice bibliographique
Résumé
The topic of this paper is national culture and its impact on workplace incivility. Geert Hofstede, an expert on cross-cultural dimension and management has defined culture as “The collective programming of the mind that distinguishes the members of one group or category of people from others”. With this being said, this paper will allow for greater understanding and insight as to how national culture impacts organizations, their employees, and most importantly workplace incivility. Workplace incivility is a low-intensity deviant behavior that is counterproductive in its nature, in simple terms, incivility is described by everyday uncivil acts in the workplace. We will begin by diving into workplace incivility and its characteristics followed by national culture and the role that it plays into incivility in the workplace. Furthermore, a survey on incivility was conducted between employees in Croatia and Canada and it was subsequently used along with data collected by Geert Hofstede on these two countries. Through this, it can be said that national culture impacts the amount of experienced and perpetrated incivility at work. Additionally, the study aimed to explain the correlation between Hofstede’s model of national culture and demographics such as gender, age, amount of work experience, job position to the amount of incivility experienced/perpetrated at work. However, no strong correlation was found and as such, it was concluded that Hofstede’s model of national culture is not applicable at an individual and organizational level.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».