Fostering Connection, Managing Tension: Navigating Difficult Conversations in Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Despite the extant research highlighting the benefits of having difficult conversations, its inherent complexity – particularly due to the interdependent, multimodal, and highly contextualized nature of conversation – has impeded its empirical advancement and theoretical integration. Furthermore, previous research has assumed that having, or being able to have, difficult conversations is invariably beneficial for individuals, teams, and organizations. However, exactly how these conversations unfold and lead to positive outcomes remain a mystery. In this symposium, five presentations will explore why and how particular conversational elements within difficult contexts, such as grief, distrust, conflict, diverging goals, and advice giving and seeking, may lead to better or worse outcomes for individuals in organizational settings. In total, the symposium offers empirical and theoretical insights into the burgeoning science of conversation research, as well as practical solutions for managers, leaders, and employees who wish to create spaces where people are heard and feel connected to others. Expressions of Sympathy are Less Effective When They Focus on the Positive Author: Daniel Chiacchia; U. of Toronto, Rotman School of Management Author: Rachel Lise Ruttan; U. of Toronto Author: Katherine Ann DeCelles; U. of Toronto Author: Sora Jun; Rice U. Communicating Under Distrust Author: Laura Wallace; U. of Chicago Booth School of business Author: Yena Kim; U. of Chicago Booth School of business Author: Emma Levine; U. Of Chicago The Social Effects of Discrete Emotions on Curiosity Elicited During Conflict Author: Christina Bradley; U. of Michigan, Ross School of Business Author: Nadav Klein; INSEAD Boomerasking: Answering Your Own Questions Author: Alison Wood Brooks; Harvard U. Author: Michael Yeomans; Imperial College Business School Flattering Advice: Avoiding Disappointment as a Driver of Gender Discrimination Author: Zaidan Chen; Hong Kong U. of Science and Technology Author: David Hagmann; -
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».