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Enregistrement W4391709811 · doi:10.1101/2024.02.09.24302562

Meta-Analysis and Systematic Review of the Measures of Psychological Safety

2024· preprint· en· W4391709811 sur OpenAlexaff
Jenny JW Liu, Natalie Ein, Rachel A. Plouffe, Julia Gervasio, Kate St. Cyr, Anthony Nazarov, J. Don Richardson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensSt. Joseph's HospitalMcMaster UniversityPublic Health OntarioSt Joseph's Health CareUniversity of TorontoLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPsychologyCronbach's alphaApplied psychologyOriginalityPsychological safetyQuality (philosophy)Systematic reviewConsistency (knowledge bases)Internal consistencySocial psychologyClinical psychologyPsychometricsMEDLINEMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose In a psychologically safe environment, individuals feel safe to share thoughts, acknowledge errors, experiment with new ideas, and exhibit mutual respect. However, there is little consensus on how psychological safety should be measured and the constructs that make up psychological safety. This meta-analysis and systematic review sought to evaluate the quality of measures used to assess psychological safety. Methodology The meta-analysis and systematic review were conducted using Cochrane’s guidelines as a framework for data synthesis. A total of 217 studies were included in this review. Findings Across 217 studies, the average internal consistency value ranged from Cronbach’s alpha of .77 to .81, with considerable heterogeneities across samples (I2 = 99.92, Q[221] = 259632.32, p < .001). Together, findings suggest that the quality of existing measures evaluating psychological safety may be acceptable. Originality There is room for improvement with respect to examinations of factor structures within psychological safety, the degree of association between psychological safety and other constructs, and opportunities for exploring similarities and differences across populations and contexts.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0160,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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