Team Neurophysiological Synchrony: Evolutionary Foundations of Team Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
There are moments in life when we feel as one. When we share a laugh, high-five after a win, clap in unison with a huge crowd in a concert, dance, and even when watching an emotional moment on TV. These are times we feel together. Times we are in sync. Such moments and feelings have sprung the curiosity of academics and gave rise to the research field of interpersonal synchrony - the temporal coupling of relationship-relevant events between partners. Interpersonal synchrony is essential for bonding since it functions as an evolutionary ‘social glue’ – a natural, organizing mechanism, that coordinates the ongoing exchanges of sensory, hormonal, and physiological stimuli. In its infancy, synchrony research focused on dyadic relationships - parent-child, romantic couples, etc. Understandably, teams and organizational researchers have gradually taken an interest in studying the function and antecedents of neurophysiological synchrony in teams in a variety of contexts and with many issues in mind (e.g., team dynamics and outcomes). In this symposium, a diverse group of scholars would share insight from cutting-edge, large-scale scientific endeavors on teams, in and out of the lab. We will discuss synchrony in multiple physiological modalities, such as heart rate and specific brain activity patterns, and what each could add to our understating of team processes while focusing on issues such as team dynamics, leadership, composition, emotion regulation, and performance. Thus, we hope to contribute both to our current understanding of teams, as well as share hands-on experience in how team scholars and professionals could use similar practices in their respective fields and environments. Leading The Rhythm: Investigating Need Supportive Leadership Author: Florence Jauvin; U. du Québec à Montréal Author: Sebastiano Massaro; Surrey Business School Author: Jacques Forest; École des sciences de la gestion (ESG UQAM) Charismatic Signaling Stirs The Hearts and Brains of Followers: A Neurophysiological Inquiry Author: Alon Burns; Bar Ilan U., Department of Psychology, Israel Author: Ilanit Gordon; Bar Ilan U. Author: Laurel Trainor; McMaster U. Members' Emotional Regulation Impacts Team Performance, as Synchrony Drives Regulated Teams' Success Author: Chen Erez; Bar-Ilan U. Author: Ilanit Gordon; Bar Ilan U. On The ‘Same Wavelength’: Exploring Neural Predictors of Team Cognition and Performance Author: Imogen Weigall; U. of South Australia Author: Ruchi Sinha; UniSA Author: Ina Bornkessel-Schlesewsky; U. of South Australia Author: Matthias Schlesewsky; U. of South Australia Author: Zachariah Cross; Dynamic Brain Lab, Northwestern Feinberg School of Medicine
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».