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Enregistrement W3045960187 · doi:10.5465/ambpp.2020.17588symposium

Interpersonal Processes of Power Dynamics

2020· article· en· W3045960187 sur OpenAlexaff
Pamela K. Smith, Yidan Yin, Gabrielle Adams, Anurag Gupta, Nicholas A. Hays, M. Ena Inesi, Russell E. Johnson, Maryam Kouchaki, Hun Whee Lee, Marlon Mooijman, Christopher Oveis

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorInterpersonal communicationPower (physics)Reciprocity (cultural anthropology)PsychologyInterpersonal relationshipSocial psychologyHierarchyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power is an interpersonal phenomenon. Because high-quality relationships are beneficial for the development of individuals and functioning of organizations, how to foster high-quality unequal-power relationships is an important topic to study. Drawing on the psychology literature on interpersonal relationships and power, more recent research has started to examine interpersonal processes in unequal-power relationships. This symposium presents four lines of research that use diverse methodologies and samples to explore various interpersonal processes between high-power and low-power individuals, such as prosocial behavior, expected trust, reactions to trusting behavior, self-disclosure, and controlling and autonomy-supporting behavior. This symposium aims to provide an opportunity for knowledge sharing and discussion among researchers who are interested in the interpersonal processes of power. The Allocation of Indirect Reciprocity within a Power Hierarchy Presenter: M. Ena Inesi; London Business School Presenter: Gabrielle Adams; U. of Virginia Presenter: Anurag Gupta; London Business School The Authenticity of Power Holders’ Trust Presenter: Marlon Mooijman; Jones Graduate School of Business, Rice U. Presenter: Maryam Kouchaki; Northwestern Kellogg School of Management Self-Disclosure in Unequal-Power Dyads Presenter: Yidan Yin; U. of California, San Diego Presenter: Pamela K. Smith; U. of California, San Diego Presenter: Christopher Oveis; U. of California, San Diego Aligning Social Hierarchy Motivation and Leader Behavior Presenter: Hun Whee Lee; The Ohio State U. Fisher College of Business Presenter: Nicholas Hays; Michigan State U. Presenter: Russell Eric Johnson; Eli Broad School of Business, Michigan State U.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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