Multiple sources of support, affective commitment, and citizenship behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the moderating role of passive leadership in the relationships of perceived support from organization, coworkers, and physicians to affective commitment and organizational citizenship behavior (OCB) among hospital employees. Design/methodology/approach – Using a sample of 182 hospital employees and a time-lagged design in which predictors and moderator were assessed at Time 1 and self-reported OCB was obtained 2.5 years later, the authors examined whether passive leadership moderates the relationships of perceived supports to commitment and their indirect effects on OCB. Findings – Analyses indicate that at high levels of passive leadership, the relationship between support from organization and coworkers and commitment is less positive and the relationship between support from physicians and commitment is negative. Moreover, the indirect effect of perceived support from coworkers and physicians on OCB through affective commitment is weaker at high levels of passive leadership. Research limitations/implications – Although the data used were self-reported, the analyses show that method variance accounted for only 9 percent of the variance among constructs at Time 1. Findings contribute to highlight the boundary conditions associated with perceived support and establish that passive leadership severely limits the beneficial effects expected from support available to employees. Practical implications – Findings suggest that supervisors should be trained not only on improving positive leadership skills but also on reducing passive behaviors in the face of problems in their teams. Originality/value – This study extends the understanding of social exchange processes in organizations and invites managers and researchers to look at factors that slow down the development of social exchange relationships with employees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».