What Do I Think of You? Others’ Perceptions in the Study of Work and Family Intersections
Notice bibliographique
Résumé
Across four unique empirical papers from different parts of the world, we will explore empirical research on others' perceptions of a focal individual's work-family (WF) experiences. Scholars have used others’ perceptions of WF 1) as a methodological tool to enhance the rigor of model testing, and 2) more theoretically, as a means to understand the quality and outcomes of relationships between people at work and at home. Because others’ WF-related perceptions is now a burgeoning research area, we propose this symposium as a way of 1) naming this heretofore rather segmented area of scholarship under the same topical umbrella, and 2) beginning to take stock of findings from this sub-area of work and family research en route to building new research agendas. My Experience or Your Perception? A Meta-Analysis on the Association Between Self- and Other.... Author: Nina Junker; Institute of Psychology, U. of Oslo Author: Sharon Toker; Coller School of Management, Tel Aviv U. Author: Kinga Bierwiaczonek; U. of Oslo Author: Jenny M. Hoobler; NOVA School of Business and Economics Capitalizing on Care Author: Jakob Stollberger; Vrije U. Amsterdam Author: Mireya Las Heras; IESE Business School Author: Yasin Rofcanin; School of Management, U. of Bath Author: Vera M. Schweitzer; U. of Cologne More Motivated to Help Male Leaders? Explaining Fatherhood Bonuses via Follower Helping Author: Jamie L. Gloor; U. of St. Gallen Author: Susanne Helena Braun; Durham U. Author: Jenny M. Hoobler; NOVA School of Business and Economics (Dis)Similarity Between Workplace and Family Relationship Environment Author: Emma Lei Jing; NEOMA Business School Author: Birgit Schyns; NEOMA Business School Author: Jeffrey Yip; Simon Fraser U.
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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 | 0,063 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».