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Enregistrement W4311647254 · doi:10.47670//wuwijar202261

Fall Issue, 2022

2022· paratext· en· W4311647254 sur OpenAlexaff
Paula Berbeco, Jerimy Blowers, Joseph A. Gioia, Michael Epstein, Holly Eimer, Olamide Gold, Samson Cheffa, Kaveh Shamsa, Jocelyn Sorensen

Notice bibliographique

RevueWestcliff International Journal of Applied Research · 2022
Typeparatext
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability for workers to be authentic in the workplace benefits individuals and organizations alike. However, empirical studies examining the influences of employees' satisfaction with a supervisor and authenticity are limited, especially for employees with identities such as LGBTQIA. Therefore, this exploratory study aimed to investigate state-based versus trait-based perceived work authenticity, satisfaction with a supervisor, and the influence of sexual orientation and gender identity within one Fortune 50 company in the United States. In addition, differences in perceived authenticity and satisfaction with a supervisor were assessed by dividing participants into two groups-one as LGBTQIA and the second as cisgender and heterosexual. Quantitative data was collected with a cross-sectional online survey assessing work authenticity, satisfaction with one's supervisor, and demographic questions. The analysis and empirical tests included descriptive statistics, Pearson correlation, independent t-tests, and general linear models. Findings from this research study indicated that authenticity correlates to satisfaction with one's supervisor, and workers who identify as LGBTQIA report lower levels of authenticity, especially in self-alienation. Recommendations are provided regarding future research and improved organizational and human resource management practices for an authentic workforce or diversity and inclusion.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,009

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,362 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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