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Enregistrement W3209038329 · doi:10.1002/hrm.22090

It takes two to tango: Knowledge transfer between expatriates and host country nationals

2021· article· en· W3209038329 sur OpenAlexaff
Yu‐Shan Hsu, Yu‐Ping Chen, Flora F. T. Chiang, Margaret A. Shaffer

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpatriateCommunication sourcePerceptionResource (disambiguation)Sample (material)Receiver operating characteristicKnowledge managementBusinessPsychologyComputer scienceSocial psychologyPolitical scienceTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integrating conservation of resource (COR) theory and the theory of relational organizing, we conceptualize expatriate–host country national (HCN) knowledge transfer as resource gains between the sender and receiver. Based on a sample of 107 expatriate–HCN dyads, we found that when the knowledge receiver, be it an expatriate or HCN, is high on cultural intelligence (CQ), the sender will be more likely to perceive higher levels of trust in the receiver and shared vision with the receiver. These cognitive responses to the receiver's CQ are instrumental in facilitating the receiver's knowledge acquisition. We also identified the sender's perceptions of the collaborative‐based HR configuration as a contextual condition that strengthens the relationship between the knowledge receiver's CQ and the sender's perceived trust in the receiver and shared vision with the receiver.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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