Group size and composition of work groups as precursors of intragroup conflicts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study explores the connections between formal quantitative group characteristics (such as group size, group composition by gender, age, and duration of group membership of individual workers, their average age, and duration of membership) with three levels of conflict (ie, interpersonal, individual-group, and individual-subgroup) of two types (ie, activity-oriented and subject-oriented). METHOD: Forty-one work groups - small-size enterprises and basic-level teams and units in medium-size companies and large corporations, with the total sample of 334 individual workers - took part in the study. The study employed the questionnaire of interpersonal conflicts in a group and the questionnaire of individual-group and micro-group conflicts as assessment tools. Subsequent regression analyses explored the relationships between group size and composition on one hand and types and levels of conflict on the other. RESULTS: The study established that group size is negatively associated with the individual-subgroup subject-oriented conflict. Also, group size moderates the connections between several formal group characteristics and conflict types and levels. These connections are detected in large-size groups but are nearly nonexistent in small-size groups. Group diversity by gender is negatively associated with the individual-group activity-oriented conflict (across all participating groups) and with the interpersonal and individual-group subject-oriented conflicts (in large-size groups only). Group composition by duration of group membership is negatively associated with the individual-subgroup subject-oriented conflict (across groups), participants' average age and duration of group membership - with both types of the individual-subgroup conflict. Out of all group characteristics under consideration, only group composition by age was not associated with either of the conflict parameters. DISCUSSION: The paper makes a special point out of the fact that group characteristics served as much stronger predictors for conflict parameters in large-size groups than either in small-size groups or in the entire sample, indicating that the increase in group size strengthens the influence of group characteristics on conflict parameters. CONCLUSION: The research findings indicate that it is important, when studying connections between group composition and conflicts within the group, to take group size and its influence on types and levels of the intragroup conflict into account.
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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 | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».