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Enregistrement W3024199895 · doi:10.1177/0021886320917189

Supportive Organizational Context for Teams: A Study of Construct Validity

2020· article· en· W3024199895 sur OpenAlexafffund
Camille Francoeur-Marquis, Caroline Aubé

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Behavioral Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésConstruct (python library)PsychologyContext (archaeology)Construct validitySample (material)Knowledge managementOrganizational effectivenessOrganizational behaviorSocial psychologyComputer sciencePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a call within scientific literature to better account for contextual factors in team studies, very little research has systematically analyzed the potentially critical role of such factors, thus limiting organizations’ ability to provide contextual conditions that would foster team effectiveness. The Supportive Organizational Context for Teams (SOCT) construct effectively captures some of these factors (rewards, information, education, and resource allocation). However, while the internal consistency of the SOCT has been analyzed, its multidimensional representation has never been tested. In this study, we address these limitations by assessing the factor structure of a measure proposed by Wageman et al. (2005) and of its distinctive nature in relation to Perceived Organizational Support. Using a sample of 235 participants and the newly developed bifactor-ESEM framework, this study supports the notion that a high-order model is superior to a first-order model, and SOCT and Perceived Organizational Support are distinct from one another.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,256

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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