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Enregistrement W2765424054 · doi:10.5465/ambpp.2017.13220abstract

Team Dynamics Feedback for Post-Secondary Student Learning Teams

2017· article· en· W2765424054 sur OpenAlexaff
Tom O’Neill, Amanda Deacon, Katherine Gibbard, Nicole Larson, Genevieve Hoffart, Julia Smith, Magda M. Donia

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuiteTeam compositionContext (archaeology)PsychologyTeam effectivenessMedical educationHealth careApplied psychologySample (material)PerceptionReliability (semiconductor)Knowledge managementComputer scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current research we introduce the team CARE model for supporting team development during post-secondary education. Team CARE is part of a larger suite of assessments at itpmetrics.com. Team CARE is a free online survey-based assessment that allows team members to rate their team’s health and functioning in four key domains (Communicate, Adapt, Relate, and Educate), as well as provide written feedback about the team’s functioning to add nuance and supplemental context to the numeric scores. We report that the team CARE scales were found to have acceptable reliability and were associated with team performance outcomes. Students’ perceptions of the tool were also examined and the findings suggest that team CARE feedback is perceived to be valuable, useful, and easy to use. Recommendations for practice are detailed, including sample assessment schedules for teams with differing life spans. Implications for future research and implementation 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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