Individual learning and group performance: the role of collective efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of the current study is to investigate the effect of training individual group members on the collective efficacy of the group and the group's subsequent performance. Design/methodology/approach Participants ( n= 275), in a laboratory study were randomly assigned to groups of five ( k= 55). Individuals were then randomly selected from those groups such that none, one, three, or all five members of the group participated in training on effective ways to select a job candidate. Findings Groups in which at least a majority of group members were trained had higher collective efficacy than groups where fewer members were trained. Training individuals beyond a majority did not improve collective efficacy further. Collective efficacy mediated the relationship between individual training and group level performance. Research limitations/implications This research extends the knowledge of the relationship between the individual and the group within social cognitive theory. Training a majority of the group is needed to see an increase in collective efficacy, a mediator of group performance. Practical implications Human resource managers should consider the effects of training individuals when they expect their employees to work as teams. It is beneficial to train as many people as necessary for the group to be able to benefit from the new information; however, training beyond the majority of people within the group does not improve confidence or performance. Originality/value The paper examines the relationship between individual group members and collective efficacy in a learning context. This extends the knowledge of social cognitive theory by crossing levels of analysis.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».