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Enregistrement W2813343601 · doi:10.5465/ambpp.2018.11101abstract

The Interplay between Learning Orientation, Openness and Psychological Safety in Team Learning

2018· article· en· W2813343601 sur OpenAlexaff
Jean‐François Harvey, Kevin Johnson, Kathryn S. Roloff

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological safetyTeam learningPsychologyOpenness to experienceMediationTeam compositionTeam effectivenessModerated mediationOrientation (vector space)TeamworkSocial psychologyApplied psychologyCooperative learningKnowledge managementPedagogyOpen learningTeaching methodManagementComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Team learning has long been a central interest in team scholarship. Within this work, a number of emergent states have been considered in their influence on team effectiveness. In particular, team learning orientation is known to be positively related to team learning. However, it is less understood exactly how team learning orientation fosters team learning or whether there is conceptual overlap between team learning orientation and other emergent states related to team learning such as team psychological safety. To explore these questions, we designed a time-lagged, survey-based study of teams in the sales division of a large financial services firm, and tested a moderated mediation model of team learning that includes team learning orientation, team openness, and team psychological safety. Our results demonstrates that the relationship between team learning orientation on team learning is mediated by team psychological safety and further, that the relationship between team learning orientation and team psychological safety is moderated by the level of team openness. The mediation effect was only present when team openness was low, but not when it was high. Therefore, we reveal some initial patterns of interaction and discrimination among key team emergent states that are related to team learning.

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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,412

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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