In the Aftermath of Unfair Events: Understanding the Differential Effects of Anxiety and Anger
Notice bibliographique
Résumé
After decades of domination by social exchange theory and its focus on a manager-centered perspective, fairness scholars have recently issued numerous calls to shift attention toward understanding employees’ subjective “lived-through” experiences and in situ responses to unfair events. Using appraisal theories, we argue that focusing on the employee’s perspective highlights the importance of emotions in fairness experiences. Further, this emphasis creates opportunities for novel insights regarding the emotions that are likely to be relevant, the constructive responses that can emerge from unfairness, and the interplay between unfair events and entity fairness judgments. Using a daily diary study with event sampling, we highlight the importance of anger and anxiety in understanding how individuals experience and react to unfair events. Results indicated that anger elicited counterproductive work behaviors, whereas anxiety initiated problem prevention behaviors (i.e., a subdimension of proactive work behavior). Further, by engaging in problem prevention behaviors, employees can positively influence their subsequent overall fairness judgments. Experiences of an unfair event can also be shaped by individuals’ preexisting overall fairness judgments, such that preexisting overall fairness judgments are negatively associated with anger but positively associated with anxiety. Implications for theory and practice are discussed, including the influential role of emotions for fairness experiences, how employees’ own behaviors can influence subsequent overall fairness judgments, the interplay between unfair events and entity judgments, and ensuring that fairness is effectively managed on a daily basis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».