MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2333213386 · doi:10.1177/1046496413506943

A Look in the Mirror

2013· article· en· W2333213386 sur OpenAlexaff
Jean‐Baptiste Litrico, Jin Nam Choi

Notice bibliographique

RevueSmall Group Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-efficacyPsychologySymbolic interactionismCongruence (geometry)Social psychologySocial cognitive theoryMultilevel modelCognitionCollective efficacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study integrates symbolic interactionism with Bandura’s social cognitive theory by conceptualizing and examining socially reflected efficacy beliefs within groups. The data collected from 128 students in 39 project teams indicate that self-constructed and reflected images of self-efficacy are empirically distinct from each other; however, such is not the case for self-constructed and reflected images of team-efficacy. Consistent with our theoretical expectations, our multilevel polynomial regression analysis revealed that members engaged more in work collaboration and less in process hindrance when they perceived congruence between self-efficacy and reflected self-efficacy, between self-efficacy and team efficacy, and between reflected self-efficacy and team efficacy. Our results suggest that self-efficacy beliefs have a socially constructed nature, thus expanding social cognitive theory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,013

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSmall Group ResearchMême sujetTeam Dynamics and PerformanceTravaux en français237 207