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Enregistrement W4416003351 · doi:10.5465/amproc.2025.12870symposium

Hindered Help: Barriers to Giving Social Support in Relationships and Organizations

2025· article· en· W4416003351 sur OpenAlexaffabout
Ibitayo Fadayomi, Yena Kim, Daniel J. Chiacchia, Samuel Skowronek, Rachel Arnett

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Power and Status Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Social supportPerceptionExperiential learningDiversity (politics)Advice (programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From advice to DEI advocacy, individuals and organizations thrive when they receive effective social support from others. Yet, giving effective support is often hindered by diverse psychological barriers. From whom do people seek support? What kinds of support do people give? And how? This symposium presents the latest research on the nature and consequences of barriers to social support provision. Our papers offer critical insights into how people think of their ability to give support in diverse contexts. Our papers also provide novel strategies to foster more inclusive relationships and work environments. Experiential Authority: Why People Seek Advice From Those With Direct Experience Author: Rachel Lise Ruttan; University of Toronto Author: Daniel J. Chiacchia; University of Toronto Author: George Newman; University of Toronto It’s Not My Business: Perceived Responsibility in Supporting Friends’ Goal Pursuits Author: Yena Kim; University of Chicago Author: Fan Yang; University of Chicago Author: Emma Levine; Advising Across Identity-Relevant Trade-Offs Author: Ibitayo Fadayomi; Author: Erika Kirgios; Author: Emma Levine; It’s Easy to Learn, Save Money, and Workout: When Framing Tasks As Easy Can Backfire Author: Samuel Skowronek; University of California Los Angeles Author: Rebecca Schaumberg; University of Pennsylvania Diversity Error Risk: When Perceptions of Risk Deter Versus Enhance DEI Advocacy Author: Rachel D Arnett; Wharton School Author: Jared Scruggs; Author: Katherine Chen;

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,010
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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