Attributions and Appraisals of Workplace Incivility: Finding Light on the Dark Side?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ample research demonstrates that workplace incivility has individual and organisational costs, but an important question remains unanswered: might it have benefits as well? We investigate this possibility by focusing on incivility appraisals—both negative and challenge appraisals (i.e. as an opportunity for learning, growth)—and their correlates. To explain this diversity of appraisals, we examine whether attributions (i.e. perceived intent to harm, perceived perpetrator control) predict perceptions. We conducted two multi‐method (quantitative and qualitative) surveys, one of which was multi‐source, of employees across a range of occupations. In Study 1, attributions that perpetrators acted with control and malicious intent fuelled negative appraisals of incivility, which undermined job satisfaction. Study 2 added to these findings by demonstrating that some targets formed challenge appraisals of uncivil encounters, especially when they attributed low malicious intent to perpetrators; challenge appraisal related to boosts in job satisfaction and thriving. These attitudinal outcomes then positively related to organisational citizenship behaviour, as reported by targets' coworkers. Showing paths to incivility harm (and potential benefit), our findings can inform interventions to alter the impact of workplace incivility.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle