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Enregistrement W2767150584 · doi:10.5465/ambpp.2017.58

The Authenticity Challenge: How a Value Affirmation Exercise Can Engender Authentic Leadership

2017· article· en· W2767150584 sur OpenAlexaff
Yoonjin Choi, Sheena S. Iyengar, Paul Ingram

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingIdeal (ethics)Social psychologyPsychologyValue (mathematics)Authentic leadershipSelf-affirmationEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we introduce a brief and effective way to increase leader’s perceived authenticity in the form of a values affirmation exercise. Personal values reflect what people consider as most important and ideal (Rokeach, 1973). As a result, values affirmation exercise where people are reminded of their values activates their ideal selves. In Experiment 1, we show that values affirmation induces the feeling of authenticity by activating the ideal-self. In Experiment 2, we show that values affirmation not only induces the feeling of authenticity but also help individuals convey felt authenticity to others and be perceived as authentic. In a leader- follower communication, we find that leaders were perceived as more authentic by audience members when they thought about their personal values prior to engaging in communication with them. Additionally, we examine the role of leader’s communication skills in gaining perceived authenticity and find that leaders with good communication skills are viewed as more authentic. We also find that after values affirmation, leaders are viewed as authentic even when they lack good communication skills.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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