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Enregistrement W2102627186 · doi:10.1177/0021886313508433

Creative Problem-Solving Process Styles, Cognitive Work Demands, and Organizational Adaptability

2013· article· en· W2102627186 sur OpenAlexaff
Min Basadur, Garry A. Gelade, Tim Basadur

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Behavioral Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityBlueprintProcess (computing)Creative problem-solvingCreativityPsychologyCognitionCognitive styleKnowledge managementOrganizational commitmentOrganizational effectivenessField (mathematics)Organizational safetyOrganization developmentOrganizational engineeringOrganizational studiesProcess managementComputer scienceSocial psychologyManagementEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this theoretical article, organizational adaptability is modeled as a four-stage creative problem-solving process, with each stage involving a different kind of cognitive activity. Individuals have different preferences for each stage and thus are said to have different creative problem-solving process “styles.” The Creative Problem Solving Profile (CPSP) assesses these styles and maps onto and interconnects directly with the four stages of this creative problem-solving process. Field research ( n = 6,091) is presented in which the psychometric properties of the CPSP are established and the distribution of styles in different occupations and at different organizational levels are examined. A concrete blueprint is provided for organizational leaders to follow to (a) increase organizational adaptability, (b) simplify and facilitate change management, and (c) address important organizational effectiveness issues at the individual, team, and organizational levels. Real-world application examples are shared and future research opportunities to expand the CPSP’s usefulness are suggested.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations108
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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