Taking Workplace Decisions Seriously: This Conversation Has Been Fruitful!
Notice bibliographique
Résumé
We are gratified by the large number of commentaries to our focal article (Dalal, Bonaccio, et al., 2010) that advocated greater integration of industrial–organizational psychology and organizational behavior (IOOB) with the field of judgment and decision making (JDM). The commentaries were uniformly constructive and civil. Our disagreements with the commentaries are mild and are limited primarily to the roles of external validity, internal validity, and laboratory experiments in IOOB. For the majority of our response, we attempt to build on the views expressed in the commentaries and to articulate some thoughts regarding the future. We structure our response according to the following themes: barriers to cross-fertilization between IOOB and JDM, areas of existing and potential JDM-to-IOOB cross-fertilization, areas of potential IOOB-to-JDM cross-fertilization, and ways to increase (and ideally institutionalize) cross-fertilization. We hope our focal article and our response to the commentaries will help to ignite exciting basic research and important practical applications associated with decision making in the workplace.
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 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 | 0,028 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».