No person is an island: The effects of group characteristics on individual trait expression
Notice bibliographique
Résumé
Summary Although most researchers now espouse a person‐by‐situation interactionist approach, there remains much work to be carried out to fully understand how different features of the environment interact with personality to influence behavior. Thus, this study sought to examine the moderating effects of three group‐level constructs on the relationships between two personality traits (conscientiousness and extraversion) and individual performance and counterproductive behaviors. Specifically, using trait activation theory as an organizing framework, we considered the moderating effects of the following: (i) a previously unexamined construct called core group evaluations (CGEs); (ii) group conscientiousness composition; and (iii) group extraversion composition. Data were obtained from a sample of university football players (N = 225–252 from 40 groups). The results indicated that CGEs moderated the relationships between individual conscientiousness and both performance (subjective) and counterproductive behaviors. Group conscientiousness composition also moderated the relationships between individual conscientiousness and both performance (objective and subjective) and counterproductive behaviors. Lastly, group extraversion composition moderated the relationship between individual extraversion and counterproductive behaviors. These findings highlight the importance of considering a team's CGEs, as well as the personality composition of team members when investigating the effects of conscientiousness and extraversion on individual performance and counterproductive behaviors. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».