Examining the relationship between individual and team level communication network structure and task cohesion and team performance across time
Notice bibliographique
Résumé
It has been reported recently that athletes who (a) exchanged information with a larger proportion of their teammates (i.e., higher outdegree centrality) and (b) were a member of a team who, as a whole, engaged in a higher proportion of information exchange (i.e., higher network density) also perceived their team to be more task cohesive. The current study extended these findings to a sample of intact sport teams and tested the exchange/task cohesion relationship across time (i.e., prospective design). In addition, objective team performance was added as a second outcome variable as it has a putative association with information exchange network structure in other group settings. Controlling for early season perceptions of task cohesion, a multilevel regression analysis revealed that individual outdegree centrality significantly predicted midseason task cohesion perceptions (R2change = .26, p < .001). The overall variance accounted for in this multilevel model was captured at both the individual (41%) and team (19%) level. In the second analysis, a hierarchical regression controlling for early season team performance found that network density significantly predicted midseason team performance (R2change = .08, p < .001). These results highlight a pattern of relationships between information exchange and both task cohesion and team performance consistent with past theorizing. In terms of uniqueness, it also was found that specific aspects of information exchange (i.e., individual versus team level network structure) differed for each dependent variable, which has not been reported previously.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».