On the utility of experiential cross-training for team decision making under time stress
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effectiveness of experiential cross-training in a team context for team decision-making under time stress in a simulated naval surveillance task. It was hypothesized that teams whose members explicitly experience all team positions will perform better under time pressure due to a better shared Team Interaction Model (Cannon-Bowers et al. 1993). In addition, it was posited that experiential cross-training would reduce the negative effect of member reconfiguration that can occur in certain military situations. Three groups of teams participated in this study (cross-trained, reconfigured and control). The experiment involved three team training sessions, followed by three time-stressed exercise sessions. During training, one group of teams was cross-trained (CT) by asking each member to perform an entire session at each of the three team positions. Member reconfiguration (where each member was shifted to another's position) was unexpectedly introduced at the first of the exercise sessions for the CT group and for another group (reconfigured) that had not been cross-trained. A third (control) group was neither cross-trained nor reconfigured. During training, the performance of non-CT teams improved more quickly than that of CT teams. During the exercise, the CT group did not achieve the level of performance of the control teams. The immediate effect of team member reconfiguration was to degrade performance significantly for the non-CT teams, but not for CT teams. The findings are discussed in terms of the multiple mental models' view of team performance (Cannon-Bowers et al. 1993) and the authors discuss the relative utility of cross-training when overall training time is fixed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».