Managing aggression in organizations: what leaders must know
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper aims to incorporate a sensemaking framework that augments research on organizational justice and aggression. Design/methodology/approach Sensemaking is used as a basis for designing an aggression model. Organizational justice and attribution theory are key components of sensemaking triggers. In addition, the model includes both organizational and personal influences on the sensemaking process. Finally, information processing theory provides explanations as to the importance of retrospect in sensemaking. Findings The sensemaking framework: presents the workplace antecedents of the sensemaking process; specifies the sensemaking triggers that provoke aggressive responses; identifies the individual and organizational factors that affect both the sensemaking triggers and the link between triggers and aggressive behaviors; and incorporates a full range of aggressive behaviors (e.g. violence, verbal abuse, or refusal to return telephone calls) that occur in organizations. Practical implications The paper proposes that by taking a sensemaking perspective, leaders can understand and proactively manage aggressive behavior in the workplace. Originality/value This paper provides a comprehensive aggression model that can assist both researchers and practitioners regarding the sensemaking process and its role in workplace aggression.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».