The Impact of Mixed Emotions on Creativity in Negotiation: An Interpersonal Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Creativity is critical to organizational success. Understanding the antecedents of creativity is important. Although there is a growing body of research on how (mixed) emotions affect creativity, most of the work has focused on intrapersonal processes. We do not know whether contrasting emotions between interacting partners (i.e., interpersonal mixed emotions) have creative consequences. Building on information processing theories of emotion, our research proposes a theoretical account for why interpersonal mixed emotions matter. It hypothesized that mixed- (vs. same-) emotion interactions would predict higher collective creative performance. We tested the hypothesis in two-party integrative negotiations (105 dyads). We manipulated negotiators' emotional expressions (angry-angry, happy-happy, angry-happy dyads) and measured the extent to which they generated creative solutions that tapped into hidden integrative potential in the negotiation for a better joint gain. The results overall supported the hypothesis: (i) there was some evidence that mixed-emotion dyads (i.e., angry-happy) performed better than same-emotion dyads; (ii) mixed-emotion dyads, on average, achieved a high level of joint gain that exceeded the (non-creative) zero-sum threshold, whereas same-emotion dyads did not. The findings add theoretical and actionable insights into our understanding of creativity, emotion, and organization behavior.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».