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Enregistrement W4293731922 · doi:10.1109/tem.2022.3196585

One Size Does Not Fit All: Global Perspectives on IT Worker Turnover

2022· article· en· W4293731922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Engineering Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceContext (archaeology)PoliticsScale (ratio)Test (biology)Cultural diversityRegional scienceEconomicsDemographic economicsPolitical scienceGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the IT workforce has become increasingly global, much of the research on issues related to IT workers published in leading academic journals is conducted in the U.S. However, the majority of the world does not share the same context as the U.S. Despite that, comparative studies exploring country differences rarely demonstrate how and why these differences occur on a global scale. By relying on a dataset based on a survey of more than 10 000 IT workers in 37 countries, we employed the decision tree technique to build an accurate model of IT job turnover in the U.S. We then applied this model to 36 countries to test whether it is more accurate in countries that are similar to the U.S. in terms of their geographical proximity to the U.S. and the proximity of their cultural, political, and labor market contexts. The findings demonstrate that while the U.S. model of IT job turnover is not necessarily less accurate for countries that are geographically farther from the U.S., it is less applicable in the countries with cultural, political, and labor market conditions different from those of the U.S. Thus, global IT managers are recommended to interpret the U.S.-centric literature with caution.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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