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Enregistrement W4251499145 · doi:10.1002/9781118785317.weom060012

Attitudes

2015· other· en· W4251499145 sur OpenAlexaff
Amirreza Talaei, Catherine T. Kwantes

Notice bibliographique

RevueWiley Encyclopedia of Management · 2015
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionCollectivismSocial psychologyJob attitudePsychologyAutonomyJob designJob securityOrganizational commitmentAffective events theoryObligationContinuanceAffect (linguistics)Individualistic cultureJob performanceWork (physics)IndividualismPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Work attitudes are evaluations of an employee's job and work environment. Job satisfaction and organizational commitment are two of the most globally studied work attitudes. Antecedents and consequences of work attitudes vary across cultural contexts. For example, extrinsic job characteristics such as job security and pay are positively related to job satisfaction across collectivistic cultures, whereas intrinsic job characteristics such as recognition and autonomy are more strongly related to job satisfaction in individualistic countries. Consequences of work attitudes also vary across cultures. Normative commitment has been found to be a better predictor of job outcomes in collectivist contexts because of the strong emphasis on social ties and obligations whereas affective commitment is a more powerful predictor of job outcomes in North America. Other than culture, socioeconomic factors also affect employees' work attitudes. In developed countries individuals have the possibility to choose between different types of organizations and the type of the work they would like to do and as a result they would experience higher job satisfaction. On the other hand, in less developed countries continuance commitment would be observed because of the fewer choices individuals have and their obligation to do jobs that are not so satisfying for them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1520,044

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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