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Enregistrement W3003360972 · doi:10.1037/apl0000479

Challenging the “static” quo: Trajectories of engagement in team processes toward a deadline.

2020· article· en· W3003360972 sur OpenAlexafffund
Nicole Larson, Matthew J. W. McLarnon, Tom O’Neill

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsycINFOProcess (computing)PsychologyTeam effectivenessStatus quoTeam compositionPsychological safetyMultilevel modelProcess managementKnowledge managementSocial psychologyComputer sciencePolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although team effectiveness research has advanced our understanding of team processes, much of this research has been based on static methodologies, despite the recognition that team processes change over time. Thus, the purpose of this article is to advance the team dynamics literature by developing and testing a theoretical account of team engagement in processes toward a deadline. We theorize about team process trajectories, which we suggest is the form of process change over time (i.e., pattern of increase/decrease). Further, we identify a key driver of process trajectories and consider the implications of trajectories for team performance. Results from a series of linear multilevel latent growth models suggested that teams' engagement in strategy and planning, monitoring goal progress, and cooperative conflict management (cf. Marks, Mathieu, & Zaccaro, 2001) increased over time toward a deadline, and that steeper increases tended to be positively related to team performance. Finally, achievement-striving was found to be an important within-team factor driving team-specific process trajectories and was indirectly related to performance. This study provides new theoretical insights with respect to how teams engage in processes toward a deadline, along with team achievement-striving as a compositional input, and the performance implications of team process trajectories. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,285 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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