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Enregistrement W4214697767 · doi:10.5465/ambpp.2021.13922symposium

Construal Level in Organizational Research

2021· article· en· W4214697767 sur OpenAlexaffabout
Patricia Staats, Yidan Yin, Batia M. Wiesenfeld, Elinor Amit, Gil Appel, Robert D. Barrett, Ashli Carter, Jean-Nicolas Reyt, Naomi B. Rothman, Pamela K. Smith, Cheryl Wakslak, Michele Williams

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Management and Innovation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstrual level theoryConstrualsPsychologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day people encounter situations at work with varying demands. How do people navigate changing demands across different situations? Construal level theory argues that people use abstract construals to address distant demands and concrete construals to respond to immediate demands. Decades of psychology research have shown the value of construal level theory in explaining and predicting people’s attitudes and behaviors. More recent research has applied construal level to studying organizational-relevant phenomena. This symposium presents five lines of research that use diverse methodologies and samples to explore the antecedents and consequences of communication abstraction and cognitive construal, including gender, audience engagement, performance, and information processing and trust in groups. This symposium aims to provide an opportunity for knowledge sharing and discussion among researchers who are interested in construal level in organizational research. Gender and Emoji Usage Presenter: Gil Appel; George Washington U. Presenter: Cheryl Wakslak; U. of Southern California Presenter: Elinor Amit; Tel Aviv U. Inviting People In: Does Abstract Language Increase Engagement with Ideas? Presenter: Jean-Nicolas Reyt; McGill U. Presenter: Patricia Staats; Kenan-Flagler Business School, U. of North Carolina at Chapel Hill Presenter: Naomi Beth Rothman; Lehigh U. Construal of Everyday Tasks Presenter: Yidan Yin; U. of California, San Diego Presenter: Pamela K. Smith; U. of California, San Diego Presenter: Batia Mishan Wiesenfeld; New York U. Developing Measures for Abstract Construal and Concrete Construal Presenter: Robert Barrett; U. of Iowa Presenter: Yidan Yin; U. of California, San Diego Presenter: Michele Williams; U. of Iowa Presenter: Batia Mishan Wiesenfeld; New York U. Preventing Groupthink through a Concrete Construal Intervention Presenter: Ashli Carter; NYU Stern School of Business

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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