Notice bibliographique
Résumé
The notion of a toxic work environment was explored as a systemic organizational issue.Structural equation modeling of survey data from 501 participants revealed that workers' toxicity appraisals were associated with a variety of sources of workplace toxicity, including leaders, coworkers, and aspects of one' job and organization.Qualitative analyses of participants' open-ended comments depicted a range from very nontoxic work environments, wherein there was respect, constructive communication between management and employees, and issues were dealt with quickly, to very toxic work environments, wherein there was abuse, difficult conditions of work, and issues were left to fester.Although management-related sources of toxicity most strongly predicted toxicity appraisals, management's lack of involvement of workers in matters that affect them had a stronger influence on toxicity appraisals than did abusive supervision.The findings highlight the importance of taking a broad view of the workplace toxicity phenomenon, and suggest a need to shift the leadership focus in toxicity research from that of a 'toxic leader' to leadership that enables toxicity.To remedy a toxic work environment, interventions could involve changes to the ways in which management designs and monitors conditions of work, as well as how they react to workers' distress.Ultimately, given the complex dynamics involved, it is more effective to prevent workplace toxicity than to remediate it; recent trends in the promotion of workplace psychological health and safety provide direction for such prevention.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».