Sharing Information on Employment Conditions in Social Media by Representatives of Different Generations, and the Image of the Organization
Notice bibliographique
Résumé
Social media is becoming an increasingly popular source of information for Internet users. They set up their accounts on the well-known and most frequently used social networking sites in order to use them, inter alia, to exchange information on professional matters. By posting your opinions and comments about the employer, various photos or videos from the workplace, they have a positive or negative impact on the creation of the company's image.The article aims to identify the users' activity in social media in terms of sharing information about their workplace. The article presents the results of the research on: verification of the situations that determined the involvement of the respondents in the publication of negative opinions about the employer; identifying the motives for posting information on working conditions; specification of the types of entries from the company's life that affect its image.This article is an attempt to answer the question whether belonging to a specific generation group and the professional status of an employee influence the generation of positive or negative actions in social media, which translate into the company's image. The considerations carried out as part of the article were based on literature studies and the analysis of the results of surveys conducted in the fourth quarter of 2021 on a group of 530 people (representing 3 generations) from the Śląskie Voivodeship in Poland. The Baby Boomers generation did not take part in the study.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».