A social network perspective on teammate interactions as cue to cohesion
Notice bibliographique
Résumé
Early group dynamics theorizing suggested that member interactions form a structured network that can serve as cue for cohesiveness (Shaw, 1964). In terms of structure, research has found that the overall exchange of knowledge and information may serve as one of these cues to perceptions of cohesiveness, with greater exchange associated with greater task cohesiveness (McLaren & Spink, under review). Further, it has been speculated that a network that is less centralized and more dense (characterized by a greater proportion of connections between group members) would be associated with greater perceptions of cohesiveness (Shaw, 1964). Using social network analysis, these relationships between networks and cohesion were examined in two studies. Participants from intact teams (N = 205) in Study 1 identified team members with whom they regularly exchanged information (ego network) and reported perceived task cohesion. A discriminant function analysis was used to differentiate between the two groups (those who interacted with a greater proportion of teammates versus those who interacted with fewer) in terms of cohesion. Results revealed a significant difference, Wilks' Lambda = .87, p < .001. As predicted, those interacting with more teammates reported greater task cohesion than those interacting with less. Using an experimental vignette design, participants (N = 127) in Study 2 read one of two network team descriptions that varied in centrality and density. As expected, those who read about the team described with lower centrality/higher density reported higher task cohesion than those who read the higher centrality/lower density team description (p < .001).Acknowledgments: Social Science and Humanities Research Council of Canada Doctoral Scholarship to the first author (752-2014-2655)
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».