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Enregistrement W2776854085 · doi:10.1080/1359432x.2017.1418329

Teaming up with temps: the impact of temporary workers on team social networks and effectiveness

2017· article· en· W2776854085 sur OpenAlexaff
Christa L. Wilkin, Jeroen P. de Jong, Cristina Rubino

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Work and Organizational Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFriendshipDiversity (politics)PsychologySample (material)Competition (biology)Team compositionBusinessTeam effectivenessFunction (biology)Social identity theorySocial psychologyPublic relationsMarketingOperations managementSociologySocial groupEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporary workers offer immediate benefits to the bottom line; yet, it is unclear how incorporating temporary workers into teams affects how they function. We apply social identity theory to propose that temporary workers significantly reduce individual- and team-level networks and team effectiveness but that commitment to the leader and intergroup competition can help temporary and permanent employees work together more effectively. Using a sample of employees nested in teams (Study 1, n = 312), we found that status differences affected member interactions resulting in sparser advice and friendship networks for temporary workers compared to their permanent counterparts. At the team level (Study 2, n = 58), these team member differences or contract diversity impacted team functioning through advice networks, such that, teams with greater contract diversity had sparser networks and were less effective. Further, commitment to the leader was found to moderate the negative impact of contract diversity on advice and friendship network density. With the increasing use of temporary worker and the prevalent use of teams, these findings have broader implications for HR functions and present possible avenues to mitigate the negative consequences of temporary workers.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,424

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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