MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2933342817 · doi:10.24251/hicss.2019.094

Connections with Coworkers on Social Network Sites: The Good, the Bad and the Ugly

2019· article· en· W2933342817 sur OpenAlexafffund
Ariane Ollier‐Malaterre, Annie Foucreault

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésClosenessFriendshipSocial psychologyPsychologySocial network (sociolinguistics)Social mediaComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of individuals are connected with their coworkers on social network sites (SNS) that are personal and professional (e.g., Facebook), with consequences on workplace relationships. Drawing on SNS, social identity and boundary management literatures, we surveyed 202 employees and found that coworkers’ friendship-acts (e.g., liking, commenting) were positively associated with closeness to coworkers when coworkers were of the same age or older than the focal individual, and with organizational citizenship behaviors towards coworkers (OCBI) when coworkers were of the same age. Harmful behaviors from coworkers (e.g., disparaging comment) were negatively associated with closeness (but not with OBCI) when coworkers were older than the focal individual. In addition, preferences for the segmentation of one’s professional and personal roles moderated the relationship between coworkers’ friendship-acts and OCBI (but not closeness) such that the positive relationship was stronger when the focal individual had low (vs. high) preferences for segmentation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0080,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System SciencesMême sujetTeam Dynamics and PerformanceTravaux en français237 207