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Enregistrement W4379517070 · doi:10.1027/1015-5759/a000773

Innovation Climate Profiles

2023· article· en· W4379517070 sur OpenAlexaff
Dana Bonnardel, Léandre Alexis Chénard‐Poirier, Denis Lajoie

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Psychological Assessment · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de MonctonUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyContext (archaeology)Similarity (geometry)Latent class modelClimate changeGeographyComputer scienceEcologyArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: While person-centered analyses can provide information on important configural effects in the context of multi-dimensional constructs, we have found little research taking this approach with innovation climate. Specifically, we found no research applying this approach to results from the Team Climate Inventory, the most frequently used questionnaire on innovation climate. Therefore, we explore the presence of latent profiles in responses to the Team Climate Inventory and extend this exploration to associations between the profiles and self-reported innovative behaviors. Latent profile analyses conducted on two samples of 435 and 461 participants indicated the presence of three innovation climate profiles respectively indicating low, medium, and high scores on innovation climate dimensions. Innovative behaviors covaried with profiles accordingly. The multi-group analysis supported the similarity between latent profile solutions across samples. We discuss the apparent lack of potential for configural effects and invite researchers who could be interested in interactive effects between climate dimensions to verify whether the configurations implied by their interactions are actually present in the data.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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