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Enregistrement W6940681812 · doi:10.11575/prism/34052

Examining the Impact of Culture’s Consequences: A Three-Decade, Multi-Level, Meta-Analytic Review of Hofstede‟s Cultural Value Dimensions

2010· other· en· W6940681812 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibraries and Cultural Resources (University of Calgary) · 2010
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationHofstede's cultural dimensions theoryBig Five personality traitsPersonalityValue (mathematics)Predictive powerBig Five personality traits and cultureVariety (cybernetics)Cultural diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using data from 598 studies representing over 200,000 individuals, we meta-analyze the relationship between Hofstede‟s (1980a) original four cultural value dimensions and a variety of organizationally relevant outcomes. First, values predict outcomes with similar strength (with an overall absolute weighted effect size of ρ=0.18) at the individual level of analysis. Second, the predictive power of the cultural values was significantly lower than that of personality traits and demographics for certain outcomes (e.g., job performance, absenteeism, turnover), but significantly higher for others (e.g., organizational commitment, identification, citizenship behavior, team-related attitudes, feedback seeking). Third, cultural values were most strongly related to emotions, followed by attitudes, then behaviors, and finally job performance. Fourth, cultural values were more strongly related to outcomes for managers (rather than students), older, male, and more educated respondents. Fifth, findings were stronger for primary, rather than secondary, data. Finally, we provide support for Gelfand, Nishii and Raver's (2006) conceptualization of societal tightness-looseness, finding significantly stronger effects in culturally tighter, rather than looser, countries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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