Consequences of Construals: Functions and Adaptions
Notice bibliographique
Résumé
People can have mental representations of situations, people, and tasks at different levels, focusing on the details (i.e., construing concretely) or the big picture (i.e., construing abstractly). Past research has demonstrated that abstract and concrete construals are adaptive in different situations to meet task-related needs. However, this research often fails to consider the complicated mental shifts that must occur in organizational contexts, wherein competing demands exert pressure on workers to shift based on business needs. To address this gap in the literature, recent research has taken a functional view of construal level, examining construal shifts across varying organizational contexts (beyond simple tasks) to explicate better when and how construal level can improve organizational functioning. This symposium presents five lines of research that use diverse methodologies and samples to explore when abstract and concrete construals are better suited to organizational demands, how people shift their construals to adapt to varying situations, and the outcomes of construal adaptations across several levels of organizational behavior, including communicators, entrepreneurs, teams, and firms. This symposium aims to provide an opportunity for knowledge sharing and discussion among researchers interested in examining the functions of construal level in organizations. “I” am More Concrete Than “We”: Linguistic Abstraction and First-Person Pronoun Usage Presenter: Yidan Yin; U. of Southern California -Marshall School of Business Presenter: Cheryl Wakslak; U. of Southern California Presenter: Priyanka D. Joshi; San Francisco State U. Doing it All: Managing the Tension of Concrete and Abstract Business Demands for Female Entrepreneur Presenter: Samantha Dodson; U. of Utah, David Eccles School of Business Presenter: Rachael Goodwin; Syracuse U. Whitman School of Management Presenter: Arielle M. Newman; Syracuse U. Whitman School of Management Micro foundations of Sensing Capabilities: From Managerial Cognition to Team Behavior Presenter: Jean-François Harvey; HEC Montreal Presenter: Jean-Nicolas Reyt; McGill U. Big-Picture and Detailed-Oriented Roles in Working Dyads: Subjective Costs and Objective Benefits Presenter: Ashli Carter; NYU Stern School of Business Presenter: Tyler Talbot; U. of Utah Presenter: Samantha Dodson; U. of Utah, David Eccles School of Business Presenter: Kristina Diekmann; U. of Utah Presenter: Batia Mishan Wiesenfeld; New York U. Shifting Gears: The Influence of CEO Construal Shifts on Firm Strategic Conformity Presenter: Daniel Gamache; U. of Georgia Presenter: Adam Steinbach; U. of South Carolina Presenter: Lingling Pan; U. of Pittsburgh Presenter: Farhan Iqbal; U. of Georgia Presenter: Russell Eric Johnson; Eli Broad School of Business, Michigan State U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».