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Enregistrement W2917139413 · doi:10.1111/ncmr.12154

When the <scp>SUIT</scp> Fits: Constructive Controversy Training in Face‐to‐Face and Virtual Teams

2019· article· en· W2917139413 sur OpenAlex
Tom O’Neill, Samantha Hancock, Matthew J. W. McLarnon, Taylor Holland

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNegotiation and Conflict Management Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésConstructiveScope (computer science)Task (project management)Computer scienceFace (sociological concept)TeamworkKnowledge managementWork (physics)Face-to-facePsychologyProcess (computing)ManagementEngineeringSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the major reasons organizations have turned to work teams is because challenges are too complex, and too large in scope, for any single individual to address. As a result, teams must engage in information sharing, exchange, and processing that optimize the use of each team member's knowledge. Accordingly, we invoked a framework called SUIT , based on the theory of constructive controversy, that teaches teams to effectively share, understand, integrate, and make team decisions. We also considered whether a training program developed in accordance with the SUIT principles has stronger effects for virtual teams ( VT s) relative to face‐to‐face (FtF) teams, given that VT s tend to need more information sharing and decision‐making support. Using a fully crossed and balanced experimental design, we found that teams receiving SUIT training reported greater constructive controversy levels and, in turn, higher objective task performance. The communication medium did not moderate this effect.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,451

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,311 · 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