Networks and Diversity in the New Era of Organizational Teams
Notice bibliographique
Résumé
Taking a network perspective to study teams has been popular and fruitful in the past decades. Yet, the changing nature of how work teams are organized and managed in the new era brings unprecedented challenges to this line of work. For example, nowadays, many teams have fuzzy boundaries. And social exchanges and collaborations between groups are far more frequent and intensive than they traditionally were. Teams are also becoming increasingly diverse due to the globalization trend and the recognition of the value of diversity. These changing features of teams are likely to influence or interact with intra- and inter-team networks and exert a collective, integrated impact on individual members’ and teams’ cognitions, behaviors, and outcomes, which have not been thoroughly understood and examined. Our symposium highlights the recent efforts to investigate new emergent features of teams and explore how they interact with networks within and between teams. Two papers directly tap into the members’ social relations within and between teams, the diversity of these social relations, and associated team performance outcomes. Another two papers look at dynamic entrepreneurial teams, where each team constitutes the entire organization. Each explores a different element of diversity as a function of how networks are strategically used in these budding firms. The fifth paper switches the gear to focus on individuals’ intrapersonal diversity and network structural features and provides insights into how their linkage may shape team dynamics. Complementarities of Members’ Structural Roles in Team Success: The Moderating Role of Experience Author: Shihan Li; Heinz College - Carnegie Mellon U. Author: Brandy Aven; Carnegie Mellon U. The Social Underpinnings of Effective Organizational Interteam Relations Author: Martin J. Kilduff; UCL School of Management Author: Andreas Wilhelm Richter; U. of Cambridge Author: Ronald Clarke; Rennes School of Business Multicultural Experience and Social Network Brokerage Author: Eva Hsin-Lian Lin; London Business School Author: Raina A. Brands; UCL School of Management Author: Adrienne Wood; U. of Virginia Author: Adam M. Kleinbaum; Dartmouth College, Tuck School of Business Showcasing strategies: The Role of Entrepreneurial Networking in Quest for Venture Capital Funding Author: Damiano Maria Morando; Imperial College Business School Author: Anne L.J. Ter Wal; Imperial College Business School Author: Stefano Breschi; Bocconi U. Recruiting for your team: Network hiring and match-specific performance in firms Author: Ines Black; - Author: Sharique Hasan; Fuqua School of Business, Duke 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».