Examining the frustration-aggression model among Tunisian blue-collar workers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the links between work stressors, perceived stress, emotional exhaustion, and workplace aggression, using the traits of negative affectivity and external locus of control as individual moderators. Design/methodology/approach – Data were collected using a survey questionnaire among 477 blue-collar workers from a Tunisian manufacturing company. Findings – Results indicate that perceived stress mediates a positive relationship between work stressors (quantitative workload, role ambiguity, and interpersonal conflicts) and emotional exhaustion. Moreover, the relationship between quantitative workload and interpersonal conflicts and perceived stress is stronger among individuals with high levels of negative affectivity. Similarly, the relationship between quantitative workload and perceived stress is stronger at high levels of external locus of control. Finally, emotional exhaustion mediates a positive relationship between perceived stress and interpersonal and organizational aggression. Practical implications – The findings suggest that Tunisian organizations may reduce perceived stress and aggressive behavior among blue-collar workers through reducing quantitative workload, role ambiguity, and interpersonal conflicts. Moreover, specific training programs, job redesign, and formal mentorship that provide employees with improved social skills can also be recommended as soon as early signs of frustration or intentions to misbehave appear. Finally, leadership development practices may help supervisors better manage workplace stressors and reduce the occurrence of workplace aggression. Originality/value – The current study is an initial attempt to look at an integrated model of stress and aggression among blue-collar workers in Tunisia. While some of the findings are consistent with the literature, others might reflect the unique aspects of the Tunisian culture.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».