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Enregistrement W2777911006

Team communication networks, task cohesion, and performance: A case study

2017· article· en· W2777911006 sur OpenAlexaffabout
Colin D. McLaren, Kevin S. Spink

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup cohesivenessCentralityTeam compositionPsychologyCohesion (chemistry)PerceptionSocial psychologyTeam effectivenessLeagueCognitionTask (project management)Knowledge managementComputer scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through the lens of team cognition (Cooke, 2015), recent field and experimental research supports early group dynamics theorizing that communication network structure may serve as a cue to perceived cohesion (McLaren & Spink, 2017). Specifically, a communication network that is lower in centrality and higher in density (based on information and knowledge exchange between team members) offered a coordinated cognitive system where members feel like they were on the same page (i.e., cohesive) and the team had a greater probability of success. Using a case study approach, the current study analyzed two soccer teams, who differed in overall league success, and competed in a game. Communication networks (players identified the members they exchanged information with during the game) and perceptions of task cohesiveness were assessed. Team A (n = 13), the second-ranked team (7-1-1) in the six-team league, won the game (4-0) over Team B (n = 13), the fifth-ranked team (2-7-0). Based on past research (McLaren & Spink, 2017), it was hypothesized that the more successful team (generally and current outcome) would have the more coordinated network structure and report higher perceptions of task cohesion. As hypothesized, Team A (the more successful team) presented a more coordinated network structure (i.e., lower centrality, greater density) that also included shorter distances between members and more members in the core of the network versus the periphery when compared with Team B. Along with this more coordinated communication network structure, athletes on Team A also reported greater perceptions of task cohesion.Acknowledgments: Social Science and Humanities Research Council of Canada Doctoral Scholarship to the first author (752-2014-2655)

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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