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Enregistrement W4393022026 · doi:10.1007/s10672-024-09498-1

Bring Your Own Device (BYOD): Organizational Control and Justice Perspectives

2024· article· en· W4393022026 sur OpenAlexaff
Helen Lam, Terry Beckman, Mark Harcourt, Sandra Shanmugam

Notice bibliographique

RevueEmployee Responsibilities and Rights Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesUniversity of Waikato
Mots-clésOrganizational justiceEconomic JusticeControl (management)Bring your own deviceBusinessPsychologyPublic relationsManagementPolitical scienceSocial psychologyComputer scienceMobile deviceOrganizational commitmentEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bring your Own Device (BYOD) is an increasingly popular phenomenon at work, with several potential benefits (e.g., cost reduction, convenience and flexibility) and concerns (e.g., security risk, blurring of work-life boundary, and privacy infringement). Yet, systematic research incorporating theoretical perspectives on BYOD has been limited. This paper analyzes BYOD by integrating organizational control and justice frameworks. For control, approaches advanced by Hopwood, Ouchi and Edwards were adopted, covering simple control, administrative/bureaucratic control, technical/technological control, social control, and self control. The justice framework includes both distributive and procedural fairness. It is posited that justice/fairness mediates the effects of the control mechanisms. Practices under various controls that are seen as fair or unfair are discussed and recommendations provided.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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