MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2122411822 · doi:10.2307/3250929

Interpersonal Conflict and Its Management in Information System Development1

2001· article· en· W2122411822 sur OpenAlexaff
Henri Barki, Jon Hartwick

Notice bibliographique

RevueMIS Quarterly · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcGill UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal communicationConflict managementKnowledge managementInformation systemPsychologyManagement information systemsProcess managementBusinessSocial psychologyComputer scienceSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers from a wide range of management areas agree that conflicts are an important part of organizational life and that their study is important. Yet, interpersonal conflict is a neglected topic in information system development (ISD). Based on definitional properties of interpersonal conflict identified in the management and organizational behavior literatures, this paper tests a model of how individuals participating in ISD projects perceive interpersonal conflict and examines the relationships between interpersonal conflict, management of the conflict, and ISD outcomes. Questionnaire data was obtained from 265 IS staff and 272 users working on 162 ISD projects. Results indicated that the construct of interpersonal conflict was reflected by three key dimensions: disagreement, interference, and negative emotion. While conflict management was found to have positive effects on ISD outcomes, it did not substantially mitigate the negative effects of interpersonal conflict on these outcomes. In other words, the impact of interpersonal conflict was perceived to be negative, regardless of how it was managed or resolved.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations483
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMIS QuarterlyMême sujetKnowledge Management and SharingTravaux en français237 207