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Enregistrement W2743394519 · doi:10.1177/1548051817720384

An Examination of the Influence of Implicit Theories, Attribution Styles, and Performance Cues on Questionnaire Measures of Leadership

2017· article· en· W2743394519 sur OpenAlexaff
Mark J. Martinko, Brandon Randolph-Seng, Winny Shen, Jeremy Ray Brees, Kevin T. Mahoney, Stacey R. Kessler

Notice bibliographique

RevueJournal of Leadership & Organizational Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAttributionSocial psychologyPerceptionVariance (accounting)Leadership theoryLeadership styleConstruct (python library)Applied psychologyCognitive psychologyShared leadershipComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the direct and interactive effects of respondents’ implicit leadership theories (ILTs), attribution styles, and performance cues on leadership perceptions. After first assessing respondents’ implicit leadership theories and attribution styles, the participants were randomly assigned to one of nine performance cue conditions ([leader performance: low vs. average vs. high] × [follower performance: low vs. average vs. high]), observed the same leader’s behavior via video, and rated the leader by completing three leadership questionnaires. The results supported the notion that these three components of information have both direct and interactive effects on leadership perceptions as measured by the questionnaires. The three components of information accounted for about 10% of the variance in the three questionnaires. The results contribute to theories of information processing by demonstrating how ILTs, attribution styles, and performance cues interact to predict leadership perceptions. Implications regarding the meaningfulness, construct validity, and utility of leadership scales are discussed.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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