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Enregistrement W2483668179 · doi:10.1002/smi.2697

If Only my Leader Would just Do<i>Something</i>! Passive Leadership Undermines Employee Well-being Through Role Stressors and Psychological Resource Depletion

2016· article· en· W2483668179 sur OpenAlexafffund
Julian Barling, Michael R. Frone

Notice bibliographique

RevueStress and Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésStressorPsychologyAmbiguitySocial psychologyStructural equation modelingRole conflictMental healthConservation of resources theoryWell-beingClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to develop and test a sequential mediational model explaining the negative relationship of passive leadership to employee well-being. Based on role stress theory, we posit that passive leadership will predict higher levels of role ambiguity, role conflict and role overload. Invoking Conservation of Resources theory, we further hypothesize that these role stressors will indirectly and negatively influence two aspects of employee well-being, namely overall mental health and overall work attitude, through psychological work fatigue. Using a probability sample of 2467 US workers, structural equation modelling supported the model by showing that role stressors and psychological work fatigue partially mediated the negative relationship between passive leadership and both aspects of employee well-being. The hypothesized, sequential indirect relationships explained 47.9% of the overall relationship between passive leadership and mental health and 26.6% of the overall relationship between passive leadership and overall work attitude. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations126
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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