Implications of Collective Biological Processes for Teams and Organizations
Notice bibliographique
Résumé
This symposium will explore how biological mechanisms such as neural synchrony, emotional arousal, and physiological alignment shape team dynamics, leadership effectiveness, and workplace interactions. Featuring cutting-edge research, the session will examine shared mental models, leader-follower alignment, third-party reactions to abuse, and the role of charismatic leadership in fostering creativity. By integrating biological and organizational perspectives, this symposium provides actionable insights into the mechanisms driving collaboration, decision-making, and innovation in teams and organizations. Stand Up or Stand Down: Neural and Emotional Dynamics in Third-Parties to Abusive Supervision Author: Nguyen Chan Pham; Rutgers Business School Author: Chao Chen; Rutgers University On the Same Page and Wavelength? Investigating Shared Mental Models and Inter-Brain Synchrony Author: Imogen Weigall; University of South Australia Author: Ruchi Sinha; Nanyang Business School Author: Ina Bornkessel-Schlesewsky; University of South Australia Author: Matthias Schlesewsky; University of South Australia Author: Zachariah Cross; Leader Value Signaling versus Follower Supplementary Fit: Untangling the Effects on Group Synchrony Author: Shuai Ren; McMaster University Author: Yair Berson; McMaster University Author: Rick D. Hackett; McMaster University Harnessing Synchrony: The Role of Charismatic Leadership in Fostering Creativity Author: Alon Burns; Author: Yair Berson; McMaster University Author: Ilanit Gordon; -
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».