Application of Computational Simulation in Organizational Research
Notice bibliographique
Résumé
This presenter symposium brings together researchers from diverse fields of organizational research to present their work using computational simulation. The first paper conducted by Cronin and Vancouver illustrates how to make theoretical models that have a dynamic component and how simulation helps us not only to test such models, but also to think through them in the first place. The next paper conducted by Will explains how the relationship between collective outcomes and the individual-to-individual interaction patterns from which they emerge can first be fleshed out by phenomena-based modeling and then further refined by exploratory modeling in Netlogo's flocking model. The third study conducted by Trinh and Bao continues to explore the application of computational simulation to investigate the group phenomenon. In the last study, Kennedy, Sommer, and Nguyen applied Virtual experimentation to investigate organizational members' behaviors and interactions on large-scale projects using multi-team systems (MTS). Our purpose for this symposium is to clarify what simulations are and how they work. We attempt to provide a roadmap for how to apply computational simulation methods to our own research and encourage the management theorists to appreciate and best garner the benefits of simulation methods.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».