Organizational Psychology in the 21st Century: The Big Five Theory Contribution in the Modern Workplace

The Big Five Theory is considered as the most prominent personality theoretical approach in psychology.This paper aims to discuss the contribution of the Big Five Theory in the modern workplace.Which personality traits are more predictive for job performance?Which traits should organizations take more in consideration during recruitment and selection processes?What is the meaning of motivation in the workplace and how employers could locate individuals who can be more productive,efficient,and engaged to the organization’s goals according to the Big Five personality model?The above questions are answered through the systematic review of previous contemporary studies.After the collection and review of several recent publications,regarding this subject,it was concluded that the application of this model positively affects employees’and group performance,working relationships,managers’work performance as well as innovation in workplace.

地缘关系视角下的中国食物对外依赖风险

基于FAO的食物生产和贸易数据、Google的GDELT事件数据,通过测算中国食物对外依赖率、地缘关系强度、食物对外依赖风险指数,从地缘关系视角考察中国食物进口的对外依赖风险。研究表明:中国的食物进口主要源自世界五大洲,其中大豆进口依赖美洲、牛肉进口依赖南美洲和大洋洲、婴儿食品进口依赖欧洲、棕榈油进口依赖亚洲、大麦进口依赖欧洲和大洋洲;在进口依赖率提高与地缘关系强度减弱的共同影响下,中国对巴西、新西兰、印度尼西亚、乌克兰等国的食物进口依赖风险逐渐扩大,而对澳大利亚、乌拉圭、加拿大的食物进口依赖风险剧烈波动。因此,我国在增强食物自给能力的同时,应不断拓宽食物进口渠道,降低贸易风险,并积极参与世界粮农治理,把握食物安全的主动权。

大数据分析下思政网课资源利用率评价方法

为了提升思政网课资源利用率评价的适应性和稳定性,提出了基于大数据分析的思政网课资源利用率自动评价方法。获取学习行为与学习状态,从专家与学习者两个角度,建立递阶层次结构模型,基于解得的指标权值,自动检验判定矩阵的一致性;依据自动检验矩阵,进行网课生成的平均有效性与学习者的主观性评价,得到某学习阶段有效性评价与总体有效性自动评价结果。实验数据结果表明,该方法具有较好的适应性与相对显著的有效性,且评价方法存在优越的稳定性。

“大思政课”:新时代思政课改革创新的重要方向和着力点

近年来,随着我国教育教学质量的不断提升,思政教育在高校教育教学体系中的地位也越来越突出。思政课程作为培养学生正确价值观、传播社会主义核心价值观的关键途径,在我国教育教学发展过程中具有非常重要的意义和作用。在大思政教学改革背景下,高校思政课程实现改革创新,成了高校思政课发展的重要方向。实现“共商、共建、共享”的基本改革路径,对推动思政课程教学改革发展具有重要意义。

大数据时代背景下的网络信息安全管理分析

大数据时代背景下,网络信息安全问题受到了全社会的密切关注。计算机和互联网的出现,既大大提高了人们的工作效率,也丰富了人们的生活,逐渐成为人们工作、生活中不可或缺的一部分。但它们同时也存在诸多不安全因素,若不能采用科学合理的防护措施,将会产生严重的网络安全与信息安全问题。因此,文章主要探讨大数据时代背景下的网络信息安全管理问题,以供参考。

基于大数据技术的重要用户供电安全分析

结合大数据技术对重要用户供电安全问题进行分析,首先从配网和用户内部2方面对重要用户供电安全相关的数据内容与数据来源进行梳理,并分析了这些数据的独有特征,在此基础上,探讨了重要用户安全大数据存储处理技术和分析诊断技术。最后以某重要用户为例,基于电缆温度信息,采用聚类分析的方法对其供电安全潜在风险进行分析,结果表明该设备处于劣化过程中,存在较大风险隐患,该应用场景验证了重要用户大数据在用户安全诊断中的可行性。

基于GraphX的传球网络构建及分析研究

虽然大数据技术在社交网络、金融、公共安全、医疗卫生等领域的应用不断成熟,但在竞技体育方面的应用还处于探索阶段.常规篮球统计中缺乏对传球数据的记录,更缺乏对传球数据的统计分析、价值挖掘及应用等方面的研究.1)由于传球数据汇聚形态为图,在传球数据获取、数据清洗及格式转化、Vertex与Edge表构建的基础上,通过GraphX构建传球网络图为其应用打下基础;2)提出PlayerRank值区分球员重要度、球员位置个性化图顶点等方法提高传球网络可视化质量;3)通过GraphX构建的传球网络分析传球数量与质量对比赛结果的影响,并例举了传球网络在球队传球数据分析、战术人员选择、临场战术制定、网络子图及游戏体验改进等方面的应用.

大数据下Leverage重要性抽样方法的稳健改进

大数据以其巨大的样本容量或超高的变量维度使得直接计算变得不再可能,如何有效地抽取一个合适的计算样本是值得思考的问题。本文借鉴Leverage重要性抽样的思想,提出了两种稳健的改进抽样算法,不仅有效地抽取了代表性高的计算样本进行回归估计,还规避了方差大和异质性导致协方差矩阵估计不准的问题。模拟数据的分析显示,相比于Ma(2015)的方法,本文提出的方法具有更为优良的估计结果。

系统重要性金融机构监管的国际经验及对我国的启示

具有系统重要性的金融机构增加了金融体系的关联性,加大了系统性风险。后金融危机时期,多个国际组织和国家对金融监管的缺陷提出了改革方案,强调系统重要性金融机构的监管,加强宏观审慎管理,以提高风险监管和危机处置能力。我国应借鉴欧美国家的改革措施,从宏观审慎的要求入手,关注可能影响整个金融系统稳定的风险因素,从更为全局的角度加强系统重要性金融机构的监管,完善和提高我国对系统性金融风险的应对能力。

进口木材与木材大产业电子商务及物流成本研究

我国经济进入2015年以来增速放缓,升级转型期消费下降。进口商原木采购价偏高,面对国外木材供应商仍然明显处于劣势。进口木材在港口和口岸周边,形成了较大的交易市场和建筑方材加工、物流产业聚集区。跨境电子商务基础差,进口木材价值链上的物流成本叠加。互联网+的创新成果与经济社会各领域深度融合,进口木材及其大产业必将转型升级成互联网属性的新业态。充分运用大数据的先进理念、技术和资源,加强对木材市场主体电子商务的政策支持和服务监管。建议进口木材相关企业建立"众筹"产业基金,作为进口木材与木材大产业物流依托的第三方专用支付平台,共同破解木材产业债务链,倒逼木材产业的技术进步、效率提升和助推标准化、规模化、现代化。

中国对外贸易60年演进轨迹与前瞻

变革与增长是中国对外贸易60年发展的基本线索。新中国成立后,建立了独立自主的社会主义经济贸易制度和高度集中的计划管理,这是历史的巨大进步。改革开放30年成功实现了第二次深刻的变革,成为新的历史性巨大进步。60年的发展表现为贸易规模的扩大和增长方式的转变。鉴于中国尚不是贸易强国,在未来的20到30年时间里,需要继续增长和变革,继续扩大开放与国际经济合作,继续参与经济全球化,并与贸易伙伴实现互利共赢。

对我国系统重要性银行的市场约束真的有效吗——基于9起监管事件的实证研究

由于系统重要性金融机构(SIFIs)存在"大而不倒"效应,如何对其进行有效监管,进而降低其可能带来的系统性风险,一直是一项重要问题。本文选取巴塞尔协议第三支柱市场约束这一角度,采用事件研究法,针对我国的全球系统重要性银行(G-SIBs)股票收益对于2011—2015年期间巴塞尔银行监管委员会、金融稳定理事会以及中国银监会发布的G-SIBs名单和出台SIBs监管政策等共9次监管事件产生的反应进行分析,并将我国进入G-SIBs名单和未进入该名单的上市银行进行了对比,旨在研究监管政策的出台是否影响了市场对于该类机构的预期,即是否起到了市场约束的效果。结果表明,其中仅有巴塞尔委员会发布更新后监管要求这一事件对相关G-SIBs股票收益产生了显著的负面影响,其他8次事件均未使相关银行股票产生显著的负异常收益。这表明在大部分情况下,市场约束在对我国SIBs的监管中并未起到显著作用,未达到降低该类银行道德风险的效果。

系统重要性金融机构的国际监管趋势浅析

系统重要性金融机构的监管已经成为当前国际金融改革的一个重要组成部分。国际金融组织和各国金融监管机构正致力于降低其道德风险,终结大型金融机构"过大而不能倒"的局面。我国的监管需要从中国的国情和实际出发,不断完善宏观审慎管理框架,建立健全金融基础设施,积极参与国际游戏规则的制定,为防范系统性风险和维护金融稳定做出不懈努力。

大数据对会计、审计学科的重要性

大数据为现代会计、审计的发展提供了新的技术和方法,有必要从学科架构的视角研究大数据对会计、审计学科发展的重要性。基于会计数据、信息系统以及相关理论之间的关系,论述大数据对会计行业的重要影响;从审计信息、审计逻辑和审计方法的视角,研究基于大数据技术的审计理论和方法创新;探讨大数据时代会计、审计人才知识架构的重构与优化。

基于大数据的高校教学质量监控研究

首先分析高校教学质量监控中存在的主要问题,并论述基于大数据构建高校教学质量监控系统的重要意义。进而在此基础上,分别从监控系统应遵从基本规律、监控系统应具备主要功能、监控系统应结合教学评估三方面,提出高校教学质量监控系统的构建路径,以期能够为人才培养质量的提高、高校的建设等提供有力的保障。

基于大数据的高校教育管理创新研究

将大数据技术和理念引入到高校教育管理领域是国家发展战略、教育客观规律、成长规律的现实需求,以"数据驱动教育"有利于提升高校教育管理的及时性、前瞻性、个性化、互动性。高校应顺应时代潮流,树立高校教育管理大数据观念,改造和升级高校现有数据平台,强化教育管理工作者数据素养,构建教育管理大数据安全体系,以便全面提升高校教育管理水平,有力推动我国高等教育事业的结构转型升级。

发展大功率拖拉机复式作业装备的重要性

与大功率拖拉机配套的复式作业装备是我国农机发展的重要方向,也是现阶段我国农业发展需要攻克的重大课题。结合黑龙江省农业生产的实际情况,探讨发展大功率拖拉机复式作业装备对促进农业生产和粮食增产的重要意义。

系统重要性机构识别和监管研究综述

2008年国际金融危机与以往危机最大的不同在于危机肇始于著名跨国金融机构的倒闭。通过对危机进行反思，二十国集团要求确保所有具有系统重要性的金融机构、市场和工具受到适当的监管和监督。该文从国际监管组织提出的“系统重要性金融机构”的概念出发，介绍了系统重要性机构的识别方法，以及当前有关强化系统重要性机构监管的国际实践，并对降低我国系统重要性金融机构的风险提出了政策建议。

大数据是商业企业发展的重要资源

"大数据"随着社会经济和科学技术的进步,其研究与应用日益深入和广泛。大数据正在成为商业企业发展的重要资源和新的利润增长点,并带来了巨大的企业管理变革和创新机遇。本文论述了大数据的概念与特点,分析了大数据对企业发展带来的积极影响,提出了大数据在企业实际应用中的对策。

股票市场看好入选“全球系统重要性银行”吗?

股票市场能够反映金融市场参与者的观点和判断。与国际研究结论类似,中国股票市场对"全球系统重要性金融机构"概念的反应整体不显著,中国股票市场并不"看好"中国上市商业银行入选全球系统重要性金融机构。本文认为这是由于"全球系统重要性"的声誉增加值的利好信息与监管负担增加的利空信息综合作用的结果。在股票市场能够反映所有市场参与者观点的假设条件下,本文的实证结果表明,对系统重要性金融机构监管不会给金融机构带来额外的负面影响。