Notice bibliographique
Résumé
Abstract Group faultlines are hypothetical dividing lines that may split a group into subgroups based on one or more attributes. An example of a strong faultline is a group of two young female Asians and two senior male Caucasians. Members’ alignment of age, sex, and ethnicity facilitates the formation of two homogeneous subgroups. On the other hand, when a group consists of a young female Asian, a young male Caucasian, a senior female Caucasian, and a senior male Asian, the group faultline is considered weak because subgroups, regardless of how they are formed, are diverse. As a relatively new form of group compositional pattern, the group faultline is associated with subgroup formation, and these subgroups, rather than the whole group, can easily become the focus of attention. When members strive to obtain more resources and protect their subgroups, between-subgroup conflict, behavioral disintegration, lack of trust, lack of willingness to share information, and communication challenges are likely. As a result, group performance is often negatively affected, and sometimes groups may even be dissolved. These results were repeatedly found in studies of experimental groups, ad-hoc project groups, organizational teams, top management teams, global virtual teams, family businesses, international joint ventures, and strategic alliances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».