Can emotional differences be a strength? Affective diversity and managerial decision performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to extend earlier findings suggesting that affective diversity is always negative for group performance, by examining its influence on managerial decision performance in a more controlled environment. Design/methodology/approach – In an attempt to mitigate some of the many methodological challenges associated with studies in “real-word” contexts, the authors chose to adopt a quasi-experimental research design involving teams of master of business administration students engaged in managerial decision making. This research design is consistent with previous research conducted in the area of affect and individual or group-level outcomes. Findings – The results indicate that both positive and negative affective diversity are positively associated with managerial decision performance, although only the relationship with negative affective diversity is significant. Overall, these findings support the idea that affective diversity may constitute a strength in the context of managerial decision making. These results contrast with the findings of previous studies. Research limitations/implications – Further quantitative and qualitative investigation is recommended in order to clarify the contradictory results between the current study and previous research. Specifically, this investigation might concern the effect of contingency factors such as type of team (i.e. ad hoc vs long term), type of task and team-level self-regulation ability. Originality/value – Since the seminal work of Barsadeet al.(2000), no further studies have attempted to resolve some of the empirical questions emerging from preliminary research on affective diversity. The paper thus provides new insights into the effects of affective diversity.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».