MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253216628 · doi:10.1177/014920630102700202

Impact of highly and less job-related diversity on work group cohesion and performance: a meta-analysis

2001· article· en· W4253216628 sur OpenAlexaff
Sheila Simsarian Webber, Lisa M. Donahue

Notice bibliographique

RevueJournal of Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationCohesion (chemistry)Diversity (politics)Meta-analysisPsychologyGroup cohesivenessSocial psychologyJob performanceEmpirical researchPropositionWorkforce diversityJob satisfactionSociologyMathematicsPolitical scienceStatisticsWorkforce

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A meta-analysis of the data from empirical investigations of diversity in work groups was used to examine the impact of two types of diversity attributes, highly job-related and less job-related, on work group cohesion and performance. This distinction was used to test the proposition that different types of diversity will differentially impact work group cohesion and performance. In addition, type of team was examined as a possible moderator of the relationship between diversity and performance. Results showed that neither type of diversity had a relationship with cohesion or performance. Explanations and directions for future research are offered.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,021
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations513
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of ManagementMême sujetGender Diversity and InequalityTravaux en français237 207