Why Do Mistreated Employees Behave Badly? A Meta-Analytic Review of Multiple Mediation Processes
Notice bibliographique
Résumé
Although a litany of theoretical accounts exists to explain why mistreated employees engage in counterproductive work behaviors (CWBs), little is known about the relative importance of each mechanism and whether they are complementary in nature. This paper presents a meta-analytic review of three proposed mechanisms through which experiencing interpersonal mistreatment may result in employee CWBs. In particular, we invoke three theoretical perspectives that frequently appear in the literature: (1) a social exchange perspective, which states that social exchange quality is reduced when employees are mistreated, which leads them to engage in negative reciprocity, (2) a self-regulatory perspective, which states that employees’ self-regulatory capacity is depleted when they are mistreated, which renders them unable to inhibit undesirable behaviors, and (3) an affective experience perspective, which suggests that employees experience negative affect when they are mistreated, which leads them to engage in CWBs to resolve the issue or to alleviate the aversive feeling. Our meta-analytic structural equation model supported our predictions that social exchange quality, depletion of self-regulatory capacity, and negative affect each uniquely mediate the hypothesized direct effect of mistreatment on CWB. In addition, albeit being the least frequently invoked mechanism in literature, negative affect seems to be the strongest pathway when the three mechanisms are compared to each other.
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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 | 0,026 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».