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Enregistrement W2887282874 · doi:10.24908/pceea.v0i0.10359

RELATIONAL LEADERSHIP IN DESIGN PROJECTS

2018· article· en· W2887282874 sur OpenAlexafffundvenue
Claudia Bennett, Minha R. Ha

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterpersonal communicationPsychologyInterpersonal relationshipSocial skillsKnowledge managementApplied psychologySocial psychologyComputer scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – As a continuation of previous research pertaining to the self-assessed effectiveness in various interpersonal aspects by undergraduate Mechanical Engineering students as the Lassonde School of Engineering, the authors present in this paper, the findings of new research elaborating upon areas of concern surmised from the prior study. Motivation for this new research stems from the previous data relating to interpersonal and team relational skills inadequacies and the experiences of this paper, the authors present the findings of new research continue upon previous research pertaining to undergraduate students in Mechanical Engineering program self-assessment of effectiveness. The main objective of this paper is to present upon the common challenges of design team projects according to students, and the influence (or relation) effective and/or ineffective interpersonal relationship skills have upon those challenges. Results from this investigation indicates that human-related challenges experienced in team projects stem largely from ineffective manipulation of communication and relational skills and the various facets of team dynamics directly and indirectly affected by them. Additionally, research indicated that females team members had more gendered experiences with their teams. The author found there to be correlations between the negative female experiences and ineffective relational / interpersonal skills. 

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeSans objet
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'admission3
Résumé présentoui

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