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Enregistrement W4286668117 · doi:10.5465/ambpp.2022.14927symposium

GLOBE 2020 on Trust: Preliminary Findings of Study of Cultural Foundations of Trust in 142 Countries

2022· article· en· W4286668117 sur OpenAlexaff
Mansour Javidan, Amanda Bullough, Richard G.H. Cotton, Peter W. Dorfman, Carolyn P. Egri, Medha Satish Kumar

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeInterpersonal communicationContext (archaeology)Value (mathematics)Social psychologyPublic relationsInterpersonal relationshipCitizenshipPsychologyPolitical scienceSociologyPoliticsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust is an important variable linked to employee performance, citizenship behaviors, commitment and others. However our current understanding of trust is based on western cultures and literature on interpersonal trust in the international context is as yet limited and fragmented. An important question is the link between culture and antecedents of trust in interpersonal relationship. GLOBE 2020 study aims to address this question by studying, among other topics, contemporary cultural norms and their relationship with generalized and interpersonal trust in 142 countries. In this panel symposium, we will present a review of the study, first round of findings regarding generalized trust and interpersonal trust. This session will be of value to AOM audience members through expanding knowledge of management practices across borders and offering new methodologies for international research and advance knowledge on trust dynamics across cultures.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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