MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802182191 · doi:10.1177/0886260518770650

Workplace Psychological Aggression, Job Stress, and Vigor: A Test of Longitudinal Effects

2018· article· en· W2802182191 sur OpenAlexaff
Omer Farooq Malik, Aaron C. H. Schat, Shahzad Asif, Muhammad Mustafa Raziq, Rafia Faiz

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologySupervisorStructural equation modelingLongitudinal studySocial psychologyJob satisfactionClinical psychologyMedicineManagementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to examine the relationships between supervisor- and customer-initiated psychological aggression and vigor across time, and to determine the mediating role of job stress in these relationships. We also investigated the potential for differential impacts of supervisor and customer aggression on our outcome variables. A two-wave longitudinal study was conducted with a time lag of 6 months. The study sample consisted of 215 branch office employees of five large commercial banks situated in Islamabad, Pakistan. Data were collected using a self-administered questionnaire and analyzed using covariance-based structural equation modeling (CB-SEM). It was found that Time 1 supervisor and customer aggression were negatively related to Time 2 vigor, and these relationships were partially mediated by job stress. Contrary to our expectations, however, we found no significant differences between Time 1 supervisor and customer aggression in relation to Time 2 job stress and Time 2 vigor. The theoretical and practical implications of these findings are discussed. We extended research on multifoci approach to workplace aggression and empirically examined the direct and mediated effects of supervisor- and customer-initiated psychological aggression on vigor.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Interpersonal ViolenceMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207