Using discrepancy theory to examine the relationship between shared cognition and group outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This empirical study tests hypothesized relationships between team effectiveness and a measure of shared cognition that quantifies the degree of similarity between knowledge of the actual group and beliefs about preferred group states. Design/methodology/approach The proposed model of shared cognition is based upon the triadic structure of actual‐ideal‐ought cognitive representations employed within self‐discrepancy theory. Self discrepancy theory proposes that the degree of discrepancy (similarity) between cognitive representations of the actual self and representations of both the ideal and ought self represents particular emotional situations. This study elevates the concept of a self‐state representation to the group level by asking group members to list attributes associated with the actual, ideal and ought group‐states (group‐state representations). Shared cognition for 56 project teams is measured by comparing the actual group‐state representations of each member with both the ideal and ought group‐state representations of the other members. This extends the measurement of shared cognition beyond the aggregation of individual measures and creates the potential for capturing group level cognition structures that have the potential to evoke affect, influence motivation and impact outcomes. Findings Hypotheses proposing a relationship between team effectiveness and both shared actual‐ideal and shared actual‐ought group‐state representations, mediated by cohesion and confidence in the team's ability, respectively, are mostly supported. Originality/value By examining the degree of similarity between perceptions of what currently exists (knowledge) and what is preferred (belief) this research examines evaluative cognitive structures that have the potential to evoke affect, influence motivation and impact on outcomes.
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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 | 0,015 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».