MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7056533989

Effective ethics management and culture: examination of internal reporting and whistleblowing within a Nafta member context

2004· article· en· W7056533989 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarSpace (University of Hawaii at Manoa) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBureau of Educational and Cultural AffairsSimon Fraser UniversityUniversity of Hawai'i
Mots-clésHofstede's cultural dimensions theoryCollectivismContext (archaeology)Cultural diversityBusiness ethicsUncertainty avoidanceDiversity (politics)Dimension (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sampling 1,187 business professionals, this research effort examines the potential relation of Hofstede culture dimensions to the propensity for, and potential effectiveness of, both internal reporting and whistle blowing as ethics management tools within a NAFTA (North American Free Trade Agreement) context. Samples from a total often regions in the U.S., Canada and Mexico were taken to help increase the accuracy and meaningfulness of the findings by recognizing diversity within culturally complex nations. Of the cultural Hofstede dimensions examined, uncertainty avoidance and power distance had the most consistent and significant relations to whistle blowing and internal reporting, while collectivism was not found to have a significant impact. Managers who better understand the specific cultural links to identified areas of ethics management, like internal reporting and whistle blowing, stand an increased probability of crafting the most effective organizational strategies in this area. Researchers can gain from increased insight, allowing departure from assumptions of how cultural dimensions might influence ethics management to an empirically based position.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarSpace (University of Hawaii at Manoa)Même sujetThermal properties of materialsTravaux en français237 207