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Enregistrement W4400479209 · doi:10.5465/amproc.2024.10378symposium

Talking About Our Own Emotions and the Emotions of Others at Work

2024· article· en· W4400479209 sur OpenAlexaff
Christina Bradley, Lindred L. Greer, Stéphane Côté, Jeremy A. Yip, Kelly Lee, Gerben Alexander Van Kleef, Emily Hsu, William P. Bottom, Olivia Jurkiewicz, Yumeng Gu, Isaac Raymundo, Christopher Oveis, Yajun Cao, Amit Goldenberg

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)PsychologyEmotion workSocial psychologyCognitive psychologyAestheticsArtEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotions have important implications for social interaction in the workplace. However, research has primarily focused on the effects of non-verbal displays of one’s own emotions and responses to the emotions of others. Important questions remain regarding the consequences of how individuals talk about their own emotions and the emotions of others at work. The five papers presented cover a broad range of interrelated topics (e.g., collective emotion regulation, verbal emotional expression) and represent different theoretical and empirical perspectives. Our discussant, Stéphane Côté, a leading scholar in the study of emotions, will close our session by offering a synthesis of papers and discussing with the audience future directions for the study of talking about emotions in the workplace. Through this symposium, we aim to generate new insights about how scholars can continue to study and improve the research on talking about the emotions of oneself and others at work. Emotional Expression and Exploitation Author: Jeremy Yip; Georgetown U., McDonough School of Business Author: Kelly Lee; - Leader Emotional Explication: Leaders Explaining the Reasons for Their Emotions Affects Followers Author: Christina Bradley; U. of Michigan, Ross School of Business Author: Gerben Alexander Van Kleef; U. of Amsterdam More than Fashion: Nostalgia’s Rose-Colored Glasses for Crisis and Interpersonal Emotion Management Author: Emily Hsu; Washington U. in St. Louis, Olin Business School Author: William Bottom; Washington U. in St. Louis Positive Empathy Emerges When People Neurobiologically Sync Up Author: Olivia Jurkiewicz; U. of California, San Diego Author: Yumeng Gu; U. of California, San Diego Author: Isaac Raymundo; Columbia Business School Author: Christopher Oveis; U. of California, San Diego Strategy but not Goal Determines Group Emotion Regulation Effectiveness Author: Yajun Cao; Harvard Business School Author: Amit Goldenberg; 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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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
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