Why sabotage customers who mistreat you? Activated hostility and subsequent devaluation of targets as a moral disengagement mechanism.
Notice bibliographique
Résumé
We utilize the social intuitionist approach to moral judgment and moral disengagement theory to understand why and when employees sabotage customers. We contend that when customers mistreat employees (i.e., customer mistreatment), employees experience intuitive emotional reactions in the form of hostility, which automatically activates devaluation of targets, a specific facet of moral disengagement. In turn, employees become unencumbered by moral self-regulation and sabotage customers who mistreat them (i.e., customer-directed sabotage). We further argue that our serially mediated model is moderated by employees' perceptions of the organization's ethical climate. When ethical climates are perceived as being low, employees' hostile reactions toward misbehaving customers produce a positive relationship with devaluation of targets, and devaluation of targets results in a positive relationship with customer-directed sabotage. These positive relationships do not hold when ethical climate is perceived as being high. We test our theoretical model using a field sample of customer service employees and an experimental study to establish causality. Our results provide general support for our hypotheses. We discuss theoretical and practical implications and opportunities for future research. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».