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Enregistrement W4390548628 · doi:10.55482/jcim.2023.33464

Cultural Intelligence, Diversity Climate, and Employee Behavior: A Study of MNE Subsidiaries in China

2023· article· en· W4390548628 sur OpenAlex
Juana Du, Rong Wang, Crystal X. Jiang

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative International Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural intelligenceSubsidiaryCultural diversityCreativityPsychologyExpatriateSocial psychologyChinaDiversity (politics)Altruism (biology)Multinational corporationHarmony (color)Organizational citizenship behaviorSociologyPolitical scienceOrganizational commitment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study draws from the literature on workplace diversity, cultural intelligence, and creativity to examine the relationship between diversity climate and employees’ behaviors. With data collected from three multinational enterprise subsidiaries that operated in China for over 25 years, this study reveals that employees’ metacognitive cultural intelligence is positively related to their perceived diversity climate, leading to creative behavior and citizenship altruism behavior. In addition, this study examines an important interpersonal factor that is sensitive to the Confucius culture, harmony, and finds it directly impact motivational cultural intelligence. The mediating effect of harmony on the relationship between motivational cultural intelligence and employees’ altruism behaviors is also tested. This study contributes to the literature by investigating the organizational mechanisms underlying the role of cultural intelligence on employee behaviors in culturally diverse workplaces. Practical implications are also discussed.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,313 · 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