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Enregistrement W2765550357 · doi:10.5465/ambpp.2016.14692abstract

Organizational justice and workplace aggression: the impact of power distance

2016· article· en· W2765550357 sur OpenAlexaffabout
Guilin Zhang, Michelle Inness

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionInteractional justicePsychological contractPsychologySocial psychologyEconomic JusticeProcedural justicePower (physics)Organizational justiceHofstede's cultural dimensions theorySample (material)Organizational commitmentPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two studies herein examine (1) the meditating role of psychological contract violation and (2) the moderating role of power distance in the relationship between organizational justice (i.e., procedural justice and interactional justice) and two targets of workplace aggression - one’s supervisor (i.e., direct aggression) and one’s coworkers (i.e., displaced aggression). Based on a North American sample, findings from Study 1 suggest that psychological contract violation fully mediates the impact of organizational justice on workplace aggression. Power distance moderates the relationship between procedural justice (but not interactional justice) and psychological contract violation, such that the relationship is stronger when power distance is lower. Power distance also moderates the between psychological contract violation and workplace aggression, such that the relationship is acerbated by power distance. Study 2 was conducted to replicate the relationships examined in Study 1, but this time using a cross- cultural sample with participants from Canada and China. The same pattern of findings emerged from Study 2 as in Study 1. Implications of the findings of these studies for theory and practice 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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