Political skill reduces the negative impact of distrust
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A number of studies have explored the benefits (e.g. enhanced job performance and reduced strain), of being politically skilled. Within the framework of uncertainty management theory, the purpose of this paper is to explore the benefits of high political skill to affective commitment, job satisfaction, and perceived job mobility, under conditions of distrust in management. Design/methodology/approach Sales representatives were surveyed and moderated multiple regression analyses were conducted to analyze the data. Findings The authors found that as distrust increased, affective commitment decreased for all persons, but was most pronounced for persons low on political skill. However, distrust in management had no impact on job satisfaction for those high on political skill, allowing persons high on political skill to enjoy their jobs despite high levels of distrust (an intrapsychic benefit of political skill). Finally, as distrust in management increased, persons high on political skill had increased perceived job mobility. Research limitations/implications This study is cross-sectional, limiting conclusions about causality in the relationships studied and leaving open the possibility of reverse causation. Practical implications This research has important implications, such that, under conditions of distrust, persons low on political skill are less committed, more dissatisfied, and feel a sense of job immobility, which could lead to poor work outcomes, such as decreased job performance. Originality/value The study is the first to examine how being politically skilled benefits employee outcomes when the employee distrusts management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».