Ongoing Challenges Faced by Expatriate Managers: An Exploratory Study of Expatriate Managers in Nigeria and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study will seek to uncover the concept of workforce diversity, to discover the effects of workforce diversity on an organization, to find out how the managers manage diverse workforces, to highlight the challenges faced by expat managers in managing a diverse workforce, and to identify the possible solutions to these challenges. Additionally, the study will compare the results of these aims between the workforces of Canada and Nigeria. Four research questions were developed to help guide the research, and are: (1) What is workforce diversity? (2) How does a diverse workforce impact an organization? (3) How do the managers manage a diverse workforce? (4) What are the challenges experienced by expat managers in managing a diverse workforce? The research questions will be addressed through the analysis of data that will be collected by interviewing 8 expat managers (three in Canada and five in Nigeria). Analysis of the data will include both phenomenology (to determine the themes and phenomena inherent to the managers lived experiences) and a comparative case study (to compare the results between the two countries). Chapter 1 provided an introduction and overview of the study. Chapter 2 discusses information regarding both Nigeria and Canada. Chapter 3 contains the literature review for this study. Chapter 4 describes in greater detail the research methodology to be used. Chapter 5 presents the data and the analysis of the data and contains the conclusions of the research, a discussion of the results, and a summary.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».