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Enregistrement W2946848049 · doi:10.1177/0021886319853803

Getting Creative With Resources: How Resilience, Task Interdependence, and Emotion Sharing Mitigate the Damage of Employee Role Ambiguity

2019· article· en· W2946848049 sur OpenAlexafffund
Dirk De Clercq

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Behavioral Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAmbiguityTask (project management)Psychological resilienceCreativityPsychologyResilience (materials science)Social psychologyBusinessKnowledge managementManagementEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates how employees’ experience of role ambiguity might inhibit their creative behavior but also how this harmful effect might be buffered by employees’ access to relevant individual (resilience), job task (task interdependence), and relational (emotion sharing) resources. The uncertainty resulting from information deficiencies about job responsibilities diminishes in the presence of these resources, such that employees might be less likely to react to this resource-draining work condition by exhibiting a reluctance to develop change-invoking ideas for organizational improvement. Using survey data from employees in a large organization that operates in the renewable energy sector, this study shows that role ambiguity diminishes creative behavior, but this detrimental effect is subdued with higher levels of resilience, task interdependence, and emotion sharing. As this study shows, organizations that cannot avoid ambiguity in their employees’ work roles should adopt efforts to offset the associated challenge of thwarted creative behaviors with pertinent resources.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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