MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040545697 · doi:10.1177/1046496404263923

Using Consensus as a Criterion for Groupness

2004· article· en· W2040545697 sur OpenAlexaff
Albert V. Carron, Lawrence R. Brawley, Steven R. Bray, Mark Eys, Kim D. Dorsch, Paul A. Estabrooks, Craig Hall, James Hardy, Heather A. Hausenblas, Ralph Madison, David M. Paskevich, Michelle M. Patterson, Harry Prapavessis, Kevin S. Spink, Peter C. Terry

Notice bibliographique

RevueSmall Group Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of ReginaUniversity of CalgaryUniversity of LethbridgeUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup cohesivenessCohesion (chemistry)PsychologySocial psychologyTeam effectivenessEliteGroup decision-makingGroup dynamicOperations managementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to examine how the exclusion of teams failing to meet varying statistical criteria for consensus on cohesiveness influences the magnitude of the cohesion– team success relationship. The index of agreement was calculated for 78 teams (N = 1,000 athletes) that had completed the Group Environment Questionnaire. Results showed that excluding teams because they fail to satisfy various criteria for consensus leads to changes in the magnitude of the cohesion–team success relationship. The magnitude of the relationship between team success and the individual attractions to group-task manifestation of cohesion showed progressive decreases as criteria required to demonstrate consensus became more stringent. Conversely, the magnitude of the relationship between team success and the group integration–task and group integration–social manifestations of cohesion showed progressive increases as criteria required to demonstrate consensus became more stringent. The results are discussed in terms of their relationship to group dynamics theory and practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,197
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,197
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,445
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,099 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSmall Group ResearchMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207