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Enregistrement W4236693733 · doi:10.4018/978-1-59140-253-4.ch010

Virtual Team Trust

2004· book-chapter· en· W4236693733 sur OpenAlexaboutno aff
Saonee Saonee, Joseph S. Valacich, Suprateek Sarker

Notice bibliographique

RevueAdvances in information resources management (AIRM) book series · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Knowledge managementVirtual teamContext (archaeology)PsychologyProcess (computing)Confirmatory factor analysisCognitionExploratory factor analysisComputer scienceGroup cohesivenessReputationSocial psychologyStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust is a major factor influencing the cohesiveness among virtual team members. While recent research in the fields of information systems and management has examined this construct, there are no existing instruments that measure all the different bases of trust. Drawing on the literature, three different bases of trust applicable to virtual teams have been identified: personality-based, institutional-based, and cognitive trust, with cognitive trust further subdivided into three dimensions: stereotyping, unit grouping, and reputation categorization. This chapter reports on the development of an instrument to capture these three bases of trust. Using exploratory, and thereafter, confirmatory factor analysis, the instrument is validated, and the psychometric properties of the construct(s) are verified in the context of U.S.-Canadian student virtual teams engaged in systems development projects. In addition to confirming the conceptual bases of trust, the instrument validation process found that stereotyping in virtual teams can be of three distinct types: message-based, physical appearance/behavior-based, and technology-based. The development and validation of this instrument should enable future researchers to measure virtual team trust in a broad range of technology and team configurations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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