Team communication networks, task cohesion, and performance: A case study
Notice bibliographique
Résumé
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)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».