Sticks and stones can break my bones but words can also hurt me: The relationship between customer verbal aggression and employee incivility.
Notice bibliographique
Résumé
Customer service employees tend to react negatively to customer incivility by demonstrating incivility in return, thereby likely reducing customer service quality. Research, however, has yet to uncover precisely what customers do that results in employee incivility. Through transcript and computerized text analysis in a multilevel, multisource, mixed-method field study of customer service events (N = 434 events), we found that employee incivility can occur as a function of customer (a) aggressive words, (b) second-person pronoun use (e.g., you, your), (c) interruptions, and (d) positive emotion words. First, the positive association between customer aggressive words and employee incivility was more pronounced when the verbal aggression included second-person pronouns, which we label targeted aggression. Second, we observed a 2-way interaction between targeted aggression and customer interruptions such that employees demonstrated more incivility when targeted customer verbal aggression was accompanied by more (vs. fewer) interruptions. Third, this 2-way interaction predicting employee incivility was attenuated when customers used positive emotion words. Our results support a resource-based explanation, suggesting that customer verbal aggression consumes employee resources potentially leading to self-regulation failure, whereas positive emotion words from customers can help replenish employee resources that support self-regulation. The present study highlights the advantages of examining what occurs within customer-employee interactions to gain insight into employee reactions to customer incivility. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».