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Enregistrement W1911462145 · doi:10.1111/joms.12075

‘Thinking Before Acting’ or ‘Acting Before Thinking’: Antecedents of Individual Action Propensity in Work Situations

2013· article· en· W1911462145 sur OpenAlexafffund
Dusya Vera, Mary Crossan, Claus Rerup, Steve Werner

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesIvey Business School, Western UniversityUniversità BocconiAarhus Universitet
Mots-clésAction (physics)PsychologyPropensity score matchingSocial psychologyWork (physics)Cognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We introduce the concept of ‘individual action propensity’ to examine the approach of individuals towards solving situations for which they lack knowledge and/or experience about what to do. We focus on a naturally contrasting pair of responses: ‘thinking before acting’ or ‘acting before thinking’, and associate low action propensity with thinking one's way into understanding how to act, and high action propensity with acting one's way into understanding such situations. We build on regulatory mode theory – with its dimensions of locomotion and assessment and the trade‐off between speed and accuracy – to examine individual characteristics as predictors of individual action propensity. We find that individual action propensity is associated with being a woman, having fewer years of formal education, not relying on help‐seeking behaviours, and having a positive attitude towards spontaneity. Our findings shed light on why individuals take action, or not, and provide implications for research on organizational action propensity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,647

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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