Individual Differences and Leader-Subordinate Relationships: Examining the Relations between Individual Attachment, Emotion Regulation, Leader-Member Exchange, and Employee Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
There is scant research into the influence of leader or follower personality on the development of leader-member exchange quality (LMX; Dienesch & Liden, 1986; Gerstner & Day, 1997; Liden, Sparrowe, & Wayne, 1997, Harris, Harris, & Eplion, 2007). Furthermore, where such research has been undertaken, it has focused mostly on broad-trait based personality factors (such as the Big-Five; Phillips & Bedeian, 1994; Erdogan, Liden, & Wayne, 2006). There are strong theoretical grounds for expecting that more narrow and specific relationship-based personality assessments will provide superior prediction of LMX quality, and richer insights into the LMX development process. The current study draws on attachment theory (Bowlby, 1969/1982, 1973, 1980; Mikulincer & Shaver, 2007) to examine how individuals' dispositions relate to their LMX quality and two relationship-based aspects of work performance (organizational citizenship behaviour [OCB] and counterproductive work behaviour [CWB]). The moderating influence of emotion regulation and affectivity on these relationships was also explored. Data were collected from managers, front-line staff, and their co-workers at two Canadian hospitals. Emotion regulation (Gross, 1998a; Gross & John, 2003) was found to moderate the association between attachment and LMX. Additionally, in some instances leaders' trait affectivity interacted with emotion regulation to influence the impact of leader attachment on LMX quality. Theoretical and applied implications of these findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».