New Development in Self-Control Theory and its Applications in Organizational Research
Notice bibliographique
Résumé
Self-control is one of the most important functions that human beings possess. However, current research on how it affects organizational management is limited. Self-control theory perspectives suggest that although individuals differ in their self-control ability (i.e., trait self-control), engagement in self-control also depletes one’s self-control resources, resulting in diminished state self-control ability (i.e., ego depletion) and subsequent self-control failure. The four empirical papers in the symposium consider the role of both trait and state self-control in affecting various organizational phenomenon. The symposium contributes to our understanding of how self-control works in organizational management by examining: (1) organizational behaviors that deplete one’s self-control resources (e.g., ethical leadership and surface acting when interacting with customers); (2) the interactive effects of factors depleting self-control resources and self-control capacity (e.g., surface acting and trait self-control; status loss and demonstration of self-control ability; hostility and mindfulness); (3) mediating mechanisms that explain how individual differences in self-control play a role (e.g., mindfulness leads to reduced surface acting); (4) consequences of self-control success or failure (i.e., abusive supervision, aggression, protecting the legitimacy of authorities after status loss). The papers included in this symposium draw on the self-control literature, use strong methodological approaches (e.g. experimental designs, multi-source designs, multi-wave data collections, multiple studies) to test their hypotheses, and propose novel perspectives on self-control (e.g., mindfulness as an indicator of self-control capacity, the benefits of demonstrating self-control ability). This symposium will contribute to the 2015 Academy of Management Conference by adding new perspectives to self-control theories and their applications in explaining various organizational behaviors, and by evoking interesting discussions among management researchers. After the Fall: Demonstrating Self-Control Protects the Legitimacy of Authorities After Status Loss Presenter: Jennifer Carson Marr; Georgia Institute of Technology Presenter: Stefan Thau; INSEAD Presenter: Nate Pettit; New York U. A Self-Control Perspective on the Link Between Surface Acting and Abusive Supervision Presenter: Kai Chi Yam; National U. of Singapore Presenter: Ryan Fehr; U. of Washington, Seattle Presenter: Fong T. Keng; U. of Washington Presenter: Anthony Klotz; Oregon State U. The Mechanisms of Mindfulness in Regulating Aggressive Behaviors Presenter: Lindie Hanyu Liang; U. of Waterloo Presenter: Huiwen Lian; Hong Kong U. of Science and Technology Presenter: Samuel Ian Hanig; U. of Waterloo Presenter: Douglas J. Brown; U. of Waterloo Presenter: Lance Ferris; Pennsylvania State U. Presenter: Lisa M. Keeping; Wilfrid Laurier U. When Ethical Leadership Turns Abusive: Role of Ego Depletion and Moral Licensing Presenter: Szu-Han Lin; Michigan State U. Presenter: Jingjing Ma; Michigan State U. Presenter: Russell E. Johnson; Michigan State U.
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 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».