Much recently, researchers are more

Much recently, researchers are more and more prawn to explaining results using the Goldilocks principle stating
that phenomenon, facts, actions and reactions must fall within certain margins, as opposed to reaching extremes.
Derived from a children's story “The Three Bears” where a little girl named Goldilocks determines that one of bear
is always too much in one extreme (too hot food or too large bed), one is too much in the opposite extreme (too cold
food or too small bed), and one is "just right", the principle is applied across many disciplines.
In cognitive science, the Goldilocks effect or principle refers to an infant's preference to attend to events which
are neither too simple nor too complex according to their current representation of the world. Infants implicitly seek
to maintain intermediate rates of information absorption and avoid wasting cognitive resources on overly simple or
overly complex events (Kidd C., Piantadosi S. T. and Aslin R. N., 2012). Failure to be selective would waste
precious computational resources on material that is already known (too simple) or unknowable (too complex).
When statistically demonstrating the Goldilocks principle, nonlinear dynamics represents the best approach
researchers have benefit of. The first attempt to critically analyze nonlinear dynamics in psychology is represented
by the work of Guastello (2001). Author provides a survey of the applications of nonlinear dynamic systems theory
to substantive problems encountered among others in the field of social and organizational psychology, discussing
research findings in motivation theory, social cognition, interpersonal attraction, creative problem solving,
leadership emergence and work group coordination (Guastello, S. J., 2001). In 2014, Guastello provides several
remarks about nonlinear dynamical systems (NDS) models in psychology that researchers should understand and
apply, in order to move the science forward (Guastello, S. J., 2014).
A growing body of empirical evidence in the management literature suggests that antecedent variables widely
accepted as leading to desirable consequences actually lead to negative outcomes. These increasingly pervasive
theoretical findings in micro or macro research (multilevel theory perspective) and different management subfields
(organizational behavior, strategic management), can be accounted for by a meta-theoretical principle called the toomuch-
of-a-good-thing effect (TMGT effect). The TMGT effect occurs when ordinarily beneficial antecedents, the
predictor variables, reach inflection points after which their relations with desired outcomes (criterion variables)
cease to be linear and positive. Exceeding these inflection points is always undesirable because it leads either to no
additional benefit or, worse, to undesirable outcomes, like decreased individual or organizational performance
(Pierce J. R. and Aguinis H., 2013).
Due to the TMGT effect, all seemingly monotonic positive relations reach context-specific inflection points after
which the relations turn asymptotic and often negative, resulting in an overall pattern of curvilinear relationship.
Pierce and Aguinis (2013) illustrate how the TMGT effect provides a meta-theoretical explanation for a host of
seemingly puzzling results in key areas of organizational behavior (leadership, personality), human resource
management (job design, personnel selection), entrepreneurship (new venture planning, firm growth rate), and
strategic management (diversification, organizational slack).
Studying organizational literature, one can observe that IO psychologists have produced a number of mixed and
conflicting findings and theories, all of them methodologically correct. Under the umbrella presumption of linear
relations, these mixed findings present a paradox because they suggest that, although not possible, at least two of the
following three mutually exclusive inferences be true simultaneously:
Inference A: Increases in beneficial antecedent X lead to increases in desired outcomes (rxy >0).
Inference B: Increases in the same beneficial antecedent X have no impact on desired outcomes (rxy=0).
Inference C: Increases in the same beneficial antecedent X lead to decreases in desired outcomes (rxy>0).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มากเมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิจัยมีกุ้งมาก ขึ้นเพื่ออธิบายผลลัพธ์ที่ใช้ระบุหลัก Goldilocksปรากฏการณ์ที่ ข้อเท็จจริง การกระทำ และปฏิกิริยาต้องอยู่ภายในขอบบาง จำกัดการเข้าถึงที่สุดมาเป็นเด็กเรื่อง "สามหมี" ที่สาวน้อยชื่อ Goldilocks กำหนดที่หนึ่งของหมีเป็นมากเกินไปในหนึ่งมาก (อาหารร้อนเกินไปหรือนอนมากเกินไป), หนึ่งคือมากสุดตรงกันข้าม (หนาวเกินไปอาหารหรือเตียงเล็กเกินไป), และหนึ่งคือ "เหมาะสม" หลักการใช้ในหลายสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ประชาน Goldilocks ผลหรือหลักถึงชอบมีเด็กเข้าร่วมในเหตุการณ์ที่ไม่ใช่ง่ายเกินไป หรือซับซ้อนเกินไปตามตัวแทนของโลกปัจจุบัน ทารกหานัยราคากลางของดูดซึมข้อมูลรักษา และหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรที่รับรู้ในเรื่องมากเกินไป หรือเหตุการณ์ซับซ้อนมากเกินไป (C. คิด ต. S. Piantadosi และ Aslin R. N., 2012) ความล้มเหลวที่จะใช้จะเสียทรัพยากรล้ำค่าคำนวณบนวัสดุที่มีอยู่แล้วรู้จัก (ง่ายเกินไป) หรือ unknowable (ซับซ้อนเกินไป)เมื่อเห็นทางสถิติหลัก Goldilocks, dynamics ไม่เชิงเส้นแสดงถึงวิธีที่ดีที่สุดประโยชน์ของการวิจัยได้ แสดงครั้งแรกเพื่อวิเคราะห์ถึง dynamics ไม่เชิงเส้นในด้านจิตวิทยาโดยการทำงานของ Guastello (2001) ผู้เขียนให้โปรแกรมประยุกต์ของระบบไม่เชิงเส้นแบบทฤษฎีการสำรวจปัญหาที่เราพบในหมู่ผู้อื่นในด้านจิตวิทยาสังคม และองค์กร สนทนาวิจัยการค้นพบทฤษฎีแรงจูงใจ สังคมประชาน เที่ยวมนุษยสัมพันธ์ ความคิดสร้างสรรค์การแก้ไขปัญหาภาวะผู้นำเกิดขึ้นและการทำงานกลุ่มประสานงาน (Guastello เอสเจ 2001) ในปี 2014, Guastello มีหลายหมายเหตุเกี่ยวกับระบบไม่เชิงเส้น dynamical (NDS) รุ่นในจิตวิทยาที่นักวิจัยควรเข้าใจ และเงิน การย้ายวิทยาศาสตร์ส่ง (Guastello เอสเจ 2014)ร่างกายเจริญเติบโตของประจักษ์พยานหลักฐานประกอบการจัดการแนะนำว่า antecedent ตัวแปรกันอย่างแพร่หลายยอมรับเป็นเมล์ลูกค้าเป้าหมายจริงเพื่อลบผลลัพธ์ผลกระทบต้อง เหล่านี้มากขึ้นชุมชนที่แพร่หลายค้นพบทฤษฎีวิจัยไมโครหรือแมโคร (มุมมองทฤษฎีหลายระดับ) และ subfields จัดการแตกต่างกัน(องค์การ การจัดการเชิงกลยุทธ์), สามารถจะลงบัญชีตามหลักการทฤษฎี meta-เรียกว่า toomuch-ผลของได้ดีสิ่ง (ลักษณะ TMGT) ผล TMGT เกิดปกติ antecedents ประโยชน์ การตัวแปร predictor ถึงจุดผันคำที่ความสัมพันธ์กับที่ต้องการผลลัพธ์ (ตัวแปรเกณฑ์)ให้ เป็นเชิงบวก เกินจุดผันคำเหล่านี้อยู่เสมอระวังเนื่องจากลูกค้าเป้าหมายหรือไม่สิทธิประโยชน์เพิ่มเติมหรือ แย่ลง เพื่อผลลัพธ์ที่พึงประสงค์ เช่นประสิทธิภาพลดลง หรือทั้งองค์กร(R. J. เพียร์ซและ Aguinis H., 2013)เนื่องจากผล TMGT ความสัมพันธ์บวก monotonic ดูเหมือนทั้งหมดถึงการผันคำบริบทเฉพาะจุดหลังซึ่งความสัมพันธ์ที่เปิด asymptotic และมักจะเป็น ลบ เป็นผลในรูปแบบการรวมความสัมพันธ์ curvilinearเพียร์ซและ Aguinis (2013) แสดงว่าผล TMGT ให้คำอธิบายทฤษฎี meta-สำหรับโฮสต์ของดูเหมือนว่าจะทำให้งงผลลัพธ์ในเรื่องหลักขององค์การ (สอบ บุคลิกภาพ ทรัพยากรมนุษย์จัดการ (งานออกแบบ การเลือกบุคลากร) ผู้ประกอบการ (ทุนของบริษัท วางแผนการเจริญเติบโตอัตราใหม่), และจัดการเชิงกลยุทธ์ (วิสาหกิจ องค์กรเวลาเผื่อ)ศึกษาวรรณกรรมองค์กร หนึ่งสามารถสังเกตว่า นักจิตวิทยา IO ได้ผลิตจำนวนผสม และผลการวิจัยขัดแย้งและทฤษฎี ทั้งหมด methodologically แก้ไข ภายใต้ข้อสันนิษฐานร่มของเส้นความสัมพันธ์ เหล่านี้ผสมปัจจุบันพบ paradox เป็นเนื่องจากพวกเขาแนะนำว่า แม้ว่าไม่ได้ น้อยสองตัวinferences สามนั่นเป็นจริงพร้อมกัน:ข้อ a:เพิ่มประโยชน์ antecedent X นำไปเพิ่มผลต้อง (rxy > 0)ข้อ b: antecedent ประโยชน์เดียวกัน X เพิ่มขึ้นมีผลกระทบไม่ระบุผลลัพธ์ (rxy = 0)ข้อ c: antecedent ประโยชน์เดียวกัน X เพิ่มขึ้นทำให้ลดลงในผลลัพธ์ต้อง (rxy > 0)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มากเมื่อเร็ว ๆ นี้นักวิจัยกุ้งมากขึ้นและมากขึ้นในการอธิบายผลการใช้หลักการ Goldilocks
ระบุปรากฏการณ์ที่ข้อเท็จจริงการกระทำและปฏิกิริยาต้องอยู่ภายในอัตรากำไรขั้นต้นบางอย่างเมื่อเทียบกับสุดขั้วถึง.
ที่ได้มาจากเรื่องราวของเด็ก "หมีสาม" ที่เล็ก ๆ น้อย ๆ ชื่อสาว Goldilocks
กำหนดว่าหนึ่งในหมีอยู่เสมอมากเกินไปในหนึ่งมาก(อาหารร้อนเกินไปหรือเตียงขนาดใหญ่เกินไป) อย่างใดอย่างหนึ่งมากเกินไปในสุดขีดตรงข้าม
(เย็นเกินไปอาหารหรือเตียงขนาดเล็กเกินไป) และหนึ่งคือ "เพียงขวา" หลักการถูกนำไปใช้ในหลายสาขาวิชา.
ในวิทยาการองค์ความรู้ที่มีผล Goldilocks
หรือหลักการหมายถึงการตั้งค่าของทารกที่จะเข้าร่วมกับเหตุการณ์ที่จะไม่ง่ายเกินไปหรือซับซ้อนเกินไปตามที่เป็นตัวแทนของพวกเขาในปัจจุบันของโลก ทารกโดยปริยายแสวงหาที่จะรักษาอัตรากลางของการดูดซึมข้อมูลและหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรองค์ความรู้เกี่ยวกับสุดเหวี่ยงง่ายหรือเหตุการณ์ที่ซับซ้อนเกินไป(Kidd ซี Piantadosi ST และ Aslin RN 2012) ความล้มเหลวที่จะเลือกจะเสียทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มีค่าบนวัสดุที่เป็นที่รู้จักกันอยู่แล้ว (ง่ายเกินไป) หรือหยั่งรู้ (ซับซ้อนเกินไป). เมื่อทางสถิติแสดงให้เห็นถึงหลักการ Goldilocks การเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นตัวแทนที่ดีที่สุดวิธีการที่นักวิจัยได้รับประโยชน์จาก ความพยายามครั้งแรกที่จะวิกฤตวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงในด้านจิตวิทยาเชิงเส้นเป็นตัวแทนจากการทำงานของ Guastello นี้ (2001) ผู้เขียนมีการสำรวจการใช้งานของทฤษฎีระบบพลวัตเชิงเส้นเป็นปัญหาสำคัญที่พบในหมู่คนอื่น ๆ ในสาขาจิตวิทยาสังคมและองค์กรอภิปรายผลการวิจัยในทฤษฎีแรงจูงใจรู้ทางสังคมที่น่าสนใจระหว่างบุคคลการแก้ปัญหาความคิดสร้างสรรค์เกิดความเป็นผู้นำและการทำงานประสานงานกลุ่ม(Guastello, SJ, 2001) ในปี 2014, Guastello มีหลายข้อสังเกตเกี่ยวกับระบบที่มีพลังไม่เชิงเส้น(NDS) รุ่นในด้านจิตวิทยาที่นักวิจัยควรจะเข้าใจและนำไปใช้ในการสั่งซื้อที่จะย้ายวิทยาศาสตร์ไปข้างหน้า(Guastello, SJ, 2014). ร่างกายเจริญเติบโตของหลักฐานเชิงประจักษ์ในวรรณคดีการจัดการแสดงให้เห็น ตัวแปรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมาก่อนได้รับการยอมรับในฐานะที่นำไปสู่ผลที่ตามมาเป็นที่น่าพอใจจริงนำไปสู่ผลเชิงลบ เหล่านี้แพร่หลายมากขึ้นผลการวิจัยเชิงทฤษฎีในการวิจัยขนาดเล็กหรือแมโคร (มุมมองหลายทฤษฎี) และการจัดการที่แตกต่างกันฟิลด์ (พฤติกรรมองค์กร, การจัดการเชิงกลยุทธ์) สามารถคิดโดยหลักการ meta-ทฤษฎีที่เรียกว่า toomuch- ของ -a-ดีสิ่งที่มีผลบังคับใช้ ( TMGT ผล) ผล TMGT เกิดขึ้นเมื่อบุคคลที่เป็นประโยชน์ตามปกติที่ตัวแปรถึงจุดโรคติดเชื้อหลังจากที่ความสัมพันธ์ของพวกเขากับผลลัพธ์ที่ต้องการ(ตัวแปรเกณฑ์) เลิกเป็นเชิงเส้นและบวก เกินกว่าจุดโรคติดเชื้อเหล่านี้เป็นสิ่งที่ไม่พึงประสงค์เสมอเพราะมันนำไปสู่การอย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้รับประโยชน์เพิ่มเติมหรือแย่ลงไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์เช่นประสิทธิภาพลดลงของแต่ละบุคคลหรือองค์กร(เพียร์ซและเจอาร์เอช Aguinis 2013). เนื่องจากผล TMGT ทั้งหมดดูเหมือนจะต่อเนื่องในเชิงบวก ความสัมพันธ์ถึงจุดโรคติดเชื้อบริบทเฉพาะหลังจากที่ความสัมพันธ์เปิดasymptotic และลบมักจะส่งผลให้รูปแบบโดยรวมของความสัมพันธ์โค้ง. เพียร์ซและ Aguinis (2013) แสดงให้เห็นว่าผล TMGT ให้คำอธิบาย meta-ทฤษฎีสำหรับโฮสต์ของผลงงดูเหมือนในพื้นที่สำคัญของพฤติกรรมองค์กร (ความเป็นผู้นำบุคลิกภาพ) ทรัพยากรมนุษย์การจัดการ(การออกแบบงานคัดเลือกบุคลากร) ผู้ประกอบการ (การวางแผนร่วมทุนใหม่อัตราการเจริญเติบโตของ บริษัท ) และการจัดการเชิงกลยุทธ์(กระจายหย่อนองค์กร). การศึกษาวรรณกรรมองค์กรหนึ่งสามารถ สังเกตว่านักจิตวิทยา IO ได้ผลิตเป็นจำนวนมากผสมและผลการวิจัยที่ขัดแย้งกันและทฤษฎีทั้งหมดของพวกเขาที่ถูกต้องmethodologically ภายใต้ข้อสันนิษฐานร่มของเส้นความสัมพันธ์เหล่านี้ผลการวิจัยที่หลากหลายนำเสนอความขัดแย้งเพราะพวกเขาแสดงให้เห็นว่าแม้จะไม่ได้เป็นไปได้อย่างน้อยสองในสามต่อไปนี้การหาข้อสรุปร่วมกันเฉพาะเป็นจริงพร้อมกัน: อนุมาน A: การเพิ่มขึ้นนำมาก่อนประโยชน์ X การเพิ่มขึ้นของที่ต้องการ ผลลัพธ์ (rxy> 0). อนุมาน B: เพิ่มขึ้นในอดีตที่เป็นประโยชน์เดียวกัน X ไม่มีผลกระทบต่อผลลัพธ์ที่ต้องการ (rxy = 0). อนุมาน C: เพิ่มขึ้นในอดีตที่เป็นประโยชน์เดียวกันนำ X เพื่อลดลงในผลลัพธ์ที่ต้องการ (rxy> 0) .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มากเมื่อเร็ว ๆนี้นักวิจัยกุ้งมากขึ้นเพื่ออธิบายผลโดยใช้ Goldilocks หลักการระบุ
ว่าปรากฏการณ์ , ข้อเท็จจริง , การกระทำและปฏิกิริยาจะต้องอยู่ภายในขอบบาง , เป็นนอกคอกถึงสุดขั้ว
มาจากเรื่อง " เด็กสามหมี " ที่สาวน้อยที่ชื่อ Goldilocks กำหนดว่าหนึ่งในหมี
เสมอมากเกินไปในหนึ่งมาก ( อาหารร้อน หรือ ด้วยเตียงขนาดใหญ่ ) , หนึ่งมากเกินไปในตรงข้ามมาก ( หนาว
อาหาร หรือเล็กเกินไป เตียง ) และหนึ่งเป็น " เพียงขวา " หลักการที่ใช้ในสาขาวิชาต่างๆ มากมาย
ในวิทยาศาสตร์ , Goldilocks Effect หรือหลักการ หมายถึง การตั้งค่าของทารกที่จะเข้าร่วมกิจกรรมซึ่ง
ไม่มันง่ายหรือซับซ้อนเกินไปจากการเป็นตัวแทนในปัจจุบันของโลก ทารกโดยปริยายแสวงหา
รักษาอัตรากลางของการดูดซึมข้อมูลและหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรการสอนง่ายสุดเหวี่ยงหรือ
เหตุการณ์สุดเหวี่ยงซับซ้อน ( คิดด์ ซี. เอส ที อาร์ เอ็น และ piantadosi aslin 2012 ) ความล้มเหลวที่จะได้รับการคัดเลือกจะต้องเสีย
ทรัพยากรการคำนวณค่าวัสดุที่เป็นที่รู้จักกันอยู่แล้ว ( ง่ายเกินไป ) ไม่เป็นที่เข้าใจ ( หรือซับซ้อนเกินไป )
เมื่อสถิติแสดงให้เห็นถึงหลักการ Goldilocks , พลวัตเชิงเส้นเป็นวิธีที่ดีที่สุดจะได้รับประโยชน์ของนักวิจัย
. แรกพยายามที่จะประมวล วิเคราะห์พลศาสตร์ไม่เชิงเส้นในด้านจิตวิทยาแทน
โดยการทำงานของ guastello ( 2001 )ผู้เขียนมีการสำรวจการประยุกต์ใช้ทฤษฎีระบบพลวัตเชิงเส้นกับคำนาม
ปัญหาในหมู่คนอื่น ๆ ในด้านของจิตวิทยาสังคมและองค์การ คุย
การวิจัยในทฤษฎีปัญญาทางสังคมแรงจูงใจดึงดูดบุคคล การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ , การเกิดภาวะผู้นำและการทำงานกลุ่มประสานงาน
( guastello , S . J . , 2001 ) ในปี 2014 ,guastello มีข้อสังเกตหลาย
เกี่ยวกับระบบพลวัตเชิงเส้น ( NDS ) รูปแบบทางจิตวิทยาที่นักวิจัยควรเข้าใจและ
ใช้เพื่อย้ายวิทยาศาสตร์ไปข้างหน้า ( guastello เอส เจ ปี 2014 ) .
เติบโตร่างกายของหลักฐานเชิงประจักษ์ในการจัดการวรรณกรรมแสดงให้เห็นว่าตัวแปรมาก่อน ยอมรับเป็นนำไปสู่ผลกระทบอย่างกว้างขวาง
ถูกใจจริง ตะกั่ว เพื่อผลเชิงลบเหล่านี้แพร่หลายมากขึ้น
ทฤษฎีวิเคราะห์ไมโครหรือแมโครการวิจัย ( มุมมองทฤษฎีพหุระดับที่แตกต่างกัน subfields
) และการจัดการ ( การจัดการเชิงกลยุทธ์ขององค์การ ) สามารถคิดโดยทฤษฎีเมตาหลักการที่เรียกว่า toomuch -
of-a-good-thing ผล ( tmgt Effect ) การ tmgt ผลเกิดขึ้นเมื่อมันเป็นประโยชน์ของบุคคล ,
ทำนายตัวแปรถึงคะแนน ) หลังจากที่ความสัมพันธ์กับผลลัพธ์ที่ต้องการ ( ตัวแปรเกณฑ์ )
หยุดเป็นเชิงเส้นและเชิงบวก เกินจุดโรคติดเชื้อเหล่านี้อยู่เสมอที่ไม่พึงประสงค์ เพราะมันนำให้ที่จะไม่
ประโยชน์เพิ่มเติม หรือ เลว เพื่อผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ เช่น บุคคล หรือองค์การลดลงประสิทธิภาพ
( เพียร์ซ เจ. อาร์. aguinis . และ , 2013 ) .
เนื่องจากการ tmgt ผลความสัมพันธ์ทางบวกอย่างเดียวถึงบริบทที่เฉพาะเจาะจงทั้งหมดดูเหมือนการผันคำจุดหลังจากที่
ซึ่งความสัมพันธ์เปิดแหล่งและมักจะลบ เป็นผลในรูปแบบโดยรวมของความสัมพันธ์กัน .
เพียซ และ aguinis ( 2013 ) แสดงให้เห็นว่า tmgt ผลให้ทฤษฎีเมตาคำอธิบายสำหรับโฮสต์ของ
ดูเหมือนงงผลลัพธ์ในพื้นที่สำคัญของพฤติกรรมองค์การ ( ภาวะผู้นำบุคลิกภาพ การจัดการทรัพยากรมนุษย์ (
การคัดเลือกพนักงานออกแบบงาน ) , การเป็นผู้ประกอบการ ( อัตราการเติบโตของ บริษัท ร่วมทุนใหม่ การวางแผนและการจัดการเชิงกลยุทธ์ )
( หย่อนองค์การวิสาหกิจ ) .
เรียนวรรณคดีองค์การหนึ่งสามารถสังเกตว่า IO นักจิตวิทยามีการผลิตจำนวนของข้อมูลที่ขัดแย้งกันและผสม
ทฤษฎีทั้งหมดของพวกเขาวิธีการที่ถูกต้องภายใต้ร่มข้อสันนิษฐานเชิงเส้น
สัมพันธ์ ผสมการค้นพบเหล่านี้ปัจจุบันความขัดแย้ง เพราะพวกเขาแสดงให้เห็นว่า แม้จะไม่ที่สุด อย่างน้อยสองของ
ต่อไปนี้อนุมานพิเศษร่วมกันเป็นจริงพร้อมกัน :
อนุมาน : เพิ่มประโยชน์มาก่อน x นำเพิ่มขึ้นในผลลัพธ์ที่ต้องการ ( rxy > 0 ) .
b : การอนุมานเพิ่มขึ้นในช่วงเดียวกันประโยชน์มาก่อน X ไม่มีผลกระทบต่อผลลัพธ์ที่ต้องการ ( rxy = 0 )
c : การเพิ่มในเดียวกันประโยชน์มาก่อน x ตะกั่วลดลงในผลลัพธ์ที่ต้องการ ( rxy > 0 )