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Enregistrement W4400440646 · doi:10.5465/amproc.2024.14529symposium

Developing Development: Beliefs and Behaviors Driving the Provision of Feedback, Advice, & Coaching

2024· article· en· W4400440646 sur OpenAlexaffabout
Hayley Blunden, Ting Zhang, Avraham N. Kluger, Paul Isaac Green, Constantinos V. Coutifaris, Min Ju Lee, Yena Kim, Thomas Talhelm, Raye Zhu, T. Bradford Bitterly, Emma Levine, ZhengPeng Wang, Nicole Abi-Esber, Xiawei Dong, Shaocong Ma, Martha Jeong, Bushra Sarah Guenoun

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of TorontoKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingAdvice (programming)PsychologyApplied psychologyComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this symposium, we consider the beliefs and behaviors that impact how leaders provide development, ultimately aiming to help leaders create more developmental organizations. In particular, we advance research on developing development by examining how these core beliefs and behaviors underlie the following questions:1) What are the different forms of developmental activities that enable individuals to learn and grow? 2) Who can provide sources of development?, and 3) How is development provided? ). The symposium program brings together research on feedback, advice, and coaching, and considers activities ranging from informal interactions (e.g., seeking feedback or advice) to formalized processes (e.g., annual feedback processes and structured coaching conversations). By bringing together these papers, we enable our field to think more holistically about the wide range of ways people receive development in organizational life with an eye towards improving its outcomes. The Dark Side of Transmitting the Culture in Feedback Author: Paul Isaac Green; U. of Texas at Austin Author: Min Ju Lee; UT Austin Author: Constantinos V. Coutifaris; McCombs School of Business, U. of Texas at Austin Feedback Intuitions Across the East and West Author: Yena Kim; U. of Chicago Booth School of business Author: Raye Zhu; Kellogg School of Management, Northwestern U. Author: Emma Levine; U. Of Chicago Author: Thomas Talhelm; U. of Chicago Booth School of business Author: Thomas Bradford Bitterly; HKUST Business School People Use More Second-Person and Fewer Impersonal Pronouns in Positive vs. Critical Feedback Author: ZhengPeng(Matt) Wang; U. of Toronto Author: Nicole Abi-Esber; Harvard Business School Author: Hayley Blunden; American U., Kogod School of Business Reverse the Curse of Failure: Learning Cues Increase Willingness to Seek (and Share) Failures Author: Xiawei Dong; Hong Kong U. of Science and Technology Author: Martha Jeong; Hong Kong U. of Science and Technology Author: Shaocong Ma; - The Role of Managers’ Developmental Beliefs in Coaching Author: Bushra Sarah Guenoun; Harvard Business School Author: Ting Zhang; Harvard Business School

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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