通往更可靠的人力资源和组织行为科学研究
联席组织者:
袁帅，阿姆斯特丹大学管理学院，助理教授，shuaiyuanatwork@gmail.com
李培凯，利兹商学院，助理教授，P.Li3@leeds.ac.uk,
报告人:
曹文蕊，北京交通大学经济管理学院，助理教授
报告人:
管延军，宁波诺丁汉大学商学院，教授， Yanjun.guan@nottingham.edu.cn
工作坊目的
在当前人力资源与组织行为研究领域，可靠性问题日益受到学术界的关注和 重视。近年来，多项研究发现社会科学领域存在显著的可复制性危机，这不仅影 响了研究成果的可信度，也阻碍了学科的健康发展。本工作坊旨在通过系统性的 方法论培训和经验分享，帮助研究者提升研究的可靠性和科学严谨性。
在方法论层面，工作坊将介绍当代统计方法的最新进展，包括元分析、因果 推断和开放科学工具库等关键工具的创新应用，以及开放科学运动带来的新思维 和新实践。这些方法不仅能够提高单项研究的可靠性，更能促进整个领域的方法 论革新。通过与资深学者的深入对话，参与者将有机会了解研究过程中的实际挑战，获得具有实践意义的解决方案，并对人力资源和组织行为研究的未来发展建 立更清晰的认识。
工作坊特别注重将理论与实践相结合，鼓励参与者将所学应用到自己的研究 中。通过小组讨论和专家指导，参与者将学习如何在研究设计阶段就考虑可靠性 问题，如何在数据收集和分析过程中实施质量控制，以及如何以更透明和可复制 的方式呈现研究结果。
更重要的是，本工作坊致力于培养一个关注研究可靠性的学术共同体。我们 期望通过促进青年学者与资深研究者之间的对话与交流，建立起一个持续关注和 推进研究可靠性的学术网络，共同推动人力资源与组织行为研究领域的科学发展。
工作坊内容
工作坊分为三个主要环节
第一环节: 统计方法新进展(两个平行小组，参会者可自行选择感兴趣话题参与; 这一环节大约 1 小时)
平行小组一: 元分析的新发展和 AI 工具用于综述和元分析实践
元分析简介
- 元分析的基本概念、关键步骤与常见挑战
- 元分析中的稳健性可靠性考量
ChatGPT 助力高级检索
- ChatGPT 辅助关键词提取与布尔检索式构建
- 跨数据库检索策略的转换与优化
- Scite 工具在引文网络分析与补充检索中的应用
AsReview 助力文献筛选
- AsReview 主动学习算法原理简介
- 实操演示:文献数据导入、初始标记、筛选过程监控
- 如何通过少量人工标注完成大规模文献筛选
ChatGPT 助力数据编码
- PDF 文献中相关系数表的提取与效应量转换
- 复杂主观编码任务的提示词优化技巧
- 提升数据编码效率与一致性的实践方法
实践演示及练习
- 基于实际元分析案例的工作流程演示检索策略生成
- AsReview 文献筛选
- ChatGPT 辅助数据编码
平行小组二: 因果推断方法
观察数据的因果推断方法:深入探讨倾向得分匹配、断点回归设计等方法的 应用条件和实施要点。
工具变量与匹配方法:介绍新型工具变量的构建方法，以及高维匹配技术在 组织行为研究中的应用。
大数据与因果分析:主要介绍基于大数据，机器学习和图网络方法的因果分 析新进展
案例分析:通过典型研究案例，展示因果推断方法如何增强研究结论的可靠 性。
第二环节:和专家及与会者的对话与展望(30 分钟)
采用专家圆桌讨论形式，就以下核心议题展开深入对话:
- 研究过程中的可靠性挑战探讨研究、写作和审稿过程中遇到的关键挑战
- 分享应对这些挑战的实践经验和解决方案
- 明确指出在研究过程中或者学术圈的日常交流中有什么研究者们乐此不疲但会严重伤害可靠性的做法
- 讨论如何在保持创新性的同时确保研究的可靠性
- 未来发展愿景描绘理想中的人力资源和组织行为科学研究图景
- 探讨如何平衡研究的理论贡献与方法严谨性
- 实现路径规划探讨提升整个领域研究可靠性的具体策略
- 讨论个人、机构和学术共同体各个层面的行动方案
- 作为个体研究者，如何平衡非常现实的个人职业生涯发展和对于研究可靠性和稳健性的追求
第三环节:研究提案研讨(30 分钟)
基于参会者自己的研究提案，开展小组讨论:
- 提升方案制定结合前两个环节的讨论和思考，提出具体的改进建议
- 识别潜在的可靠性检验开展的方式和检验的目标
- 讨论这些验证性、可靠性检验和研究本身探索性的关系
- 讨论如何在未来的人力资源和组织行为领域自身践行和鼓励更多对于研究的可靠性和稳健性的考量
参会要求
对参会者身份不设限制，特别欢迎青年学者(包括在读博士生和博士毕业 5 年内的青年学者)参与建议参会者提前准备简要研究提案大纲
时间长度
总计 2 小时(120 分钟)
人数限制
限制 40 人，第一环节中的每个平行小组限制 20 人