"Multiple Supports, Commitment, Citizenship Behaviors, and Passive Leadership at the Hospital"
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper examines 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, we examined whether passive leadership moderated the relationships of perceived supports to commitment and their indirect effects on OCB. Findings: Analyses reveal that passive leadership is associated with a weaker relationship between perceived supports and commitment and that perceived support from coworkers and physicians were indirectly related to OCB only when supervisors displayed low passive leadership. Research limitations/implications: Although data were self-reported, our analyses show that method variance account for only 6% of the variance among constructs. 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 our 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 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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».