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Enregistrement W4387344971 · doi:10.1145/3610184

Cultivating a Team Mindset about Productivity with a Nudge: A Field Study in Hybrid Development Teams

2023· article· en· W4387344971 sur OpenAlexaff
Thomas Fritz, Alexander Lill, André N. Meyer, Gail C. Murphy, Lauren Howe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetPsychological safetyTeam effectivenessProductivityTeam compositionPsychologyTeam developmentApplied psychologyKnowledge managementPerceptionCohesion (chemistry)Set (abstract data type)Public relationsSocial psychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there has been significant study of both individuals and teams of knowledge workers, research has focused largely on one or the other, with less focus on the interaction between the two. In this paper, we explore the tensions between the individual and their team, focusing on the choices an individual makes towards their own productivity versus their team's productivity. We developed a technology probe with a team nudge that fosters recurring reflection and prompts individuals to consider how their team helps them to be productive. We examined its impact through a longitudinal field study with 48 participants. We chose to undertake this study with software development teams as they are examples of knowledge workers who collaborate on a shared set of tasks with specific goals. Our exploration took place with hybrid development teams, which have increasingly become the norm. Our analysis of a total of 8338 hourly self-reports and 1389 daily diary entries found that the team nudge increased participants' productivity ratings and team awareness, led to participants spending more time on their own tasks, reshaped their perceptions of themselves and their team, yet, in general, did not increase team cohesion or affect well-being.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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