Little Teams, Big Data: Big Data Provides New Opportunities for Teams<i>Theory</i>
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 25 years, industrial and organizational (I-O) psychologists have made great strides forward in the area of teams research. They have developed and tested meso-level theories that explain and predict the behavior of individuals in teams and teams operating within and across organizations. The continued contributions of I-O psychologists to theory and research on teams require us to address the challenges—several of which were well described in the focal article (Guzzo, Fink, King, Tonidandel, & Landis, 2015)—and embrace the opportunities that are being ushered in by big and broad data streams (Hendler, 2013). We suggest that a principal unique value add of the I-O psychologist to the basic scientific endeavor of understanding small teams comes in the form oftheory—theories that explain why, when, how, and to what end individuals form relationships needed for teams to function in unison toward the accomplishment of collective goals. Some have argued that the big data revolution means “the end of theory,” suggesting petabyte data render theoretical models obsolete (Anderson, 2008). On the contrary, we submit that big-data enabled social science holds the promise of rapid progress in social science theory, particularly in the area of teams.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».