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Enregistrement W2072226624 · doi:10.1037/0021-9010.92.1.228

Predicting workplace aggression: A meta-analysis.

2007· review· en· W2072226624 sur OpenAlexafffund
M. Sandy Hershcovis, Nick Turner, Julian Barling, Kara A. Arnold, Kathryne E. Dupré, Michelle Inness, Manon Mireille LeBlanc, Niro Sivanathan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyAggressionSituational ethicsSocial psychologyAngerInterpersonal communicationHostilityInterpersonal relationshipTraitMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors conducted a meta-analysis of 57 empirical studies (59 samples) concerning enacted workplace aggression to answer 3 research questions. First, what are the individual and situational predictors of interpersonal and organizational aggression? Second, within interpersonal aggression, are there different predictors of supervisor- and coworker-targeted aggression? Third, what are the relative contributions of individual (i.e., trait anger, negative affectivity, and biological sex) and situational (i.e., injustice, job dissatisfaction, interpersonal conflict, situational constraints, and poor leadership) factors in explaining interpersonal and organizational aggression? Results show that both individual and situational factors predict aggression and that the pattern of predictors is target specific. Implications for future research are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,017
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations939
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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