One Big Happy Family? Unraveling the Relationship between Shared Perceptions of Team Psychological Contracts, Person-Team Fit and Team Performance
Notice bibliographique
Résumé
With the knowledge that team work is not always associated with high(er) performance, we draw from the Multi-Level Theory of Psychological Contracts, Person-Environment Fit Theory, and Optimal Distinctiveness Theory to study shared perceptions of psychological contract (PC) breach in relation to shared perceptions of complementary and supplementary fit to explain why some teams perform better than other teams. We collected three repeated survey measures in a sample of 128 respondents across 46 teams. After having made sure that we met all statistical criteria, we aggregated our focal variables to the team-level and analyzed our data by means of a longitudinal three-wave autoregressive moderated-mediation model in which each relationship was one-time lag apart. We found that shared perceptions of PC breach were directly negatively related to team output and negatively related to perceived team member effectiveness through a decrease in shared perceptions of supplementary fit. However, we also demonstrated a beneficial process in that shared perceptions of PC breach were positively related to shared perceptions of complementary fit, which in turn were positively related to team output. Moreover, best team output appeared in teams that could combine high shared perceptions of complementary fit with modest to high shared perceptions of supplementary fit. Overall, our findings seem to indicate that in terms of team output there may be a bright side to perceptions of PC breach and that perceived person-team fit may play an important role in this process.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».