Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the relations between service employee blame attributions in response to customer incivility and revenge desires and revenge behavior toward customers, and whether employee empathy moderated these relations. Design/methodology/approach The authors used survey data based on the critical incident method provided by a sample of 431 customer service employees. Findings The results suggested that blaming a customer was positively associated with desire for revenge and revenge behaviors against the uncivil customer. In addition, the authors found that blame was less strongly associated with desire for revenge when employees empathized with customers. Finally, the results show that an employee who desired revenge against the uncivil customer and who empathized with the customer was more – not less – likely to engage in revenge. Practical implications The authors found that when employees experience mistreatment from customers, it increases the likelihood that they will blame the offending customer and behave in ways that are contrary to their organization’s interests. The results suggest several points of intervention for organizations to more effectively respond to customer mistreatment. Originality/value In this study, the authors make one of the first attempts to investigate the relationships between service employee attributions of blame when they experience customer incivility, desire for revenge and customer-directed revenge behaviors. The authors also examined whether empathy moderates the relations between blame attribution, desires for revenge and revenge behavior.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».