Destructive Criticism Revisited: Appraisals, Task Outcomes, and the Moderating Role of Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
Destructive criticism is negative feedback that is inconsiderate in style and content, which exists at the intersection of performance feedback and interpersonal mistreatment. The current research integrates these literatures with an investigation of the effects of destructive versus constructive criticism from a co‐worker on recipients' relational appraisals, emotions, and task outcomes. Drawing from theorising about cognitive appraisals after personal affronts, we first propose that those who experience destructive criticism are more likely than those who experience constructive criticism to (a) perceive that the feedback‐giver intended to harm them, (b) blame the feedback‐giver, (c) distrust the feedback‐giver, and (d) feel anger. Second, with regard to task‐related outcomes, we extend research on trait moderators of feedback responses to the study of destructive criticism. We draw from feedback intervention theory () regarding how feedback may alter the locus of attention to be either self‐ or task‐focused, and investigate a trait that may shift one's attention to the self after destructive criticism. Specifically, we proposed that trait competitiveness— i.e. a desire to win over others—interacts with type of criticism to predict task‐related outcomes. The results of two experiments—a scenario study and a behavioral experiment—provide support for our arguments.
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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 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».