Bibliographic record
Abstract
La présente recherche a pour objectif principal d’étudier l’effet que peuvent exercer les normes d’équipe sur le leadership partagé au sein des équipes de travail. Nous voulions vérifier les relations entre trois normes proposées par Day (2007) comme influençant de façon significative le partage du leadership dans les équipes. Il s’agit de la distance hiérarchique, de la sécurité psychologique et de l’orientation vers l’apprentissage. Cette recherche vise également à vérifier l’effet modérateur, d’une part, de l’interdépendance au travail et, d’autre part, celui de la complexité de la tâche sur les relations entre les normes d’équipe et le leadership partagé. Cette recherche se base sur des données secondaires qui ont été recueillies par Vincent Rousseau (professeur à l’Université de Montréal) et Caroline Aubé (professeure à HEC Montréal) auprès de 394 membres appartenant à 77 équipes et auprès de 77 supérieurs immédiats de ces mêmes équipes. L’ensemble de ces participants travaille dans une organisation de sécurité publique canadienne. Les données ont été collectées en utilisant la méthode du questionnaire. Des analyses de régressions ont été utilisées pour vérifier les hypothèses de cette étude. Les résultats montrent que la distance hiérarchique, la sécurité psychologique et l’orientation vers l’apprentissage sont significativement liées au leadership partagé. Ces normes d’équipe sont également fortement reliées entre elles. Les résultats n’ont, cependant, pas permis de confirmer l’effet modérateur de l’interdépendance au travail et de la complexité de la tâche sur les relations entre les normes d’équipe et le leadership partagé. Globalement, les résultats montrent que les gestionnaires tireront avantage à encourager les normes d’équipe associées à une faible distance hiérarchique, à une forte sécurité psychologique et à une orientation davantage axée sur l’apprentissage afin de faciliter l’exercice du leadership partagé et ce, en vue d’améliorer la performance des équipes et de l’organisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.100 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".