The Blackwell Handbook of Cross‐Cultural Management
Notice bibliographique
Résumé
Preface. Editorsa Introduction. Part I: Frameworks For Cross--Cultural Management:. 1. National Culture and Economic Growth: Richard H. Franke (Loyola College), Geert Hofstede (Tilburg University), and Michael H. Bond (Chinese University of Hong Kong). 2. Generic Individualism and Collectivism: Harry C. Triandis (University of Illinois). Part II: Strategy, Structure, and Inter--organizational Relationships:. 3. Cultures, Institutions, and Strategic Choices: Towards an Institutional Perspective on Business Strategy: Mike W. Peng (The Ohio State University). 4. Knowledge Acquisition through Alliances: Opportunities and Challenges: Paul Almeida (Georgetown University), Robert Grant (Georgetown University) and Anupama Phene (University of Utah). 5. Cooperative Strategies Between Firms: International Joint Ventures: Louis Hebert (The University of Western Ontario) and Paul W. Beamish (The University of Western Ontario). 6. The Importance of the Strategy--Structure Relationship in MNCs: William Egelhoff (Fordham University). Part III: Managing Human Resources Across Cultures:. 7. Human Resource Practices in Multinational Companies: Chris Brewster (Cranfield School of Management). 8. Goal Setting, Performance Appraisal, and Feedback Across Cultures: Pino G. Audia (London Business School) and Svenja Tams(London Business School). 9. Employee Development and Expatriate Assignments: Mark Mendenhall (University of Tennessee), Torsten M. Kuehlmann (University of Bayreuth), Guenter K. Stahl, and Joyce S. Oslund. Part IV: Motivation, Rewards, and Leadership Behavior:. 10. Culture, Motivation, and Work Behavior: Richard M. Steers (University of Orgeon) and Carlos J. Sanchez--Runde (IESE University of Navarre). 11. Cross--Cultural Leadership: Peter B. Smith (University of Sussex) and Mark F. Peterson (Florida Atlantic University). 12. Women Leaders in the Global Economy: Nancy J. Adler (McGill University). Part V: Interpersonal Processes:. 13. Structural Identity Theory and the Dynamics of Cross--Cultural Work Groups: P. Christopher Earley (Kelley School of Business) and Marty Laubach. 14. Cross--Cultural Communication: Richard Mead (University of London) and Colin J. Jones (University of Hull Business School). 15. Cross--Cultural Negotiation and Conflict Management: Michele J. Gelfand (University of Maryland) and Christopher McCusker (Yale School of Management). Part VI: Corporate Culture and Values:. 16. Justice, Culture, and Corporate Image: The Swoosh, the Sweatshops, and the Sway of Pulbic Opinion: Robert J. Bies (Georgetown University) and Jerald Greenberg (Ohio State University). 17. Trust in Cross--Cultural Relationships: Jean L. Johnson (Washington State University) and John B. Cullen (Washington State University). 18. Business Ethics Across Cultures: Diana C. Robertson (Emory University). Index.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,046 |
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 ».