Collective Intelligence in Organizations and Organizing
Notice bibliographique
Résumé
This symposium presents cutting edge research on collective intelligence (CI). CI is the phenomenon of groups outperforming even the most skilled individuals. Organizations are a key way through which societies constitute groups and structure their interactions and therefore is a seat of collective intelligence. The papers here address some of the ways group processes are structured and the implications for organization performance. Behavior Moderates the Effect of Network Structure in Collaborative Problem Solving Author: Christoph Riedl; Northeastern U. Author: Zachary Fulker; Northeastern U., Boston Massachusetts Author: Julian Gullet; Northeastern U. Metawisdom of the Crowd: When Choice Within Aided Decision Making Can Make Crowd Wisdom Robust Author: Jon Atwell; Stanford Graduate School of Business Author: Marlon DeMarcie Twyman; U. of Southern California, Annenberg School for Communication and Journalism A Hidden Dimension of Human Capital in Collective Intelligent Systems Author: Hyejin Youn; Northwestern Kellogg School of Management Author: Frank Neffke; Complexity Science Hub Vienna Author: Letian Zhang; Harvard Business School Author: Seyed Mohamad Hosseinioun; Kellogg School of Management, Northwestern U. Beliefs are Not Decisions: How Wise Crowds Make Unwise Choices Author: Joshua Becker; UCL School of Management Author: Jingze Wang; UCL School of Management
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».