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Enregistrement W2117000775 · doi:10.1037/a0038201

Divide and conquer: When and why leaders undermine the cohesive fabric of their group.

2014· article· en· W2117000775 sur OpenAlexaff
Charleen R. Case, Jon K. Maner

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup cohesivenessSocial psychologyPrestigePsychologyCohesion (chemistry)Dominance (genetics)Power (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohesion, cooperation, and the formation of positive bonds among group members are key processes that facilitate effective group functioning. Consequently, group leaders usually work to enhance the positive social bonds among group members to facilitate cooperation and group cohesion. The present research suggests, however, that leaders sometimes are motivated to generate divisions--not cooperation--among their subordinates. Although such divisions may undermine group functioning, they can also serve as a means of protecting the leader's own power. Four experiments supported the hypothesis that, when they perceive their power to be threatened, leaders create divisions among their subordinates in order to protect their power and reduce threats posed by potential alliances among those subordinates. Leaders restricted the amount of communication among subordinates (Experiment 1), physically sequestered subordinates (Experiment 2), and prevented subordinates from bonding with one another interpersonally (Experiments 3 and 4). Those behaviors were observed only among dominance-motivated leaders (not prestige-motivated leaders), and were directed only toward highly skilled (and thus highly threatening) subordinates. Consistent with the hypothesis that leaders' behavior was driven by a desire to protect their power, the tendency to prevent in-group bonding was eliminated when leaders were assured that their power could not be lost (Experiment 4). These results shed light on factors that may undermine positive social processes within groups.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations141
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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