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Enregistrement W2771373457 · doi:10.1108/ijcma-05-2016-0038

The multilevel nomological net of team conflict profiles

2017· article· en· W2771373457 sur OpenAlexaff
Tom O’Neill, Matthew J. W. McLarnon, Genevieve Hoffart, Denis Onen, William Rosehart

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Conflict Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomological networkPsychologyOriginalitySocial psychologyTask (project management)Conflict managementTeam effectivenessApplied psychologyPerceptionKnowledge managementStructural equation modelingManagementComputer scienceCreativitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to offer an integrative conceptual theory of conflict and reports on the nomological net of team conflict profiles. Specifically, it integrates social self-preservation theory with information-processing theory to better understand the occurrence of team profiles involving task conflict, relationship conflict and process conflict. Design/methodology/approach The study collected data from 178 teams performing and engineering design tasks. The multilevel nomological net that was examined consisted of constructive controversy, psychological safety and team-task performance (team level), as well as perceptions of learning, burnout and peer ratings of performance (individual level). Findings Findings indicated mixed support for the associations between conflict profiles and the hypothesized nomological net. Research limitations/implications Future research should consider teams’ profiles of team conflict types rather than examining task, relationship and process conflict in isolation. Practical implications Teams can be classified into profiles of team conflict types with implications for team functioning and effectiveness. As a result, assessment and team launch should consider team conflict profiles. Originality/value The complexity perspective advanced here will allow research on conflict types to move forward beyond the extensive research examining conflict types in isolation rather than their interplay.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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