Abusive Supervision Differentiation and Employee Outcomes: The Roles of Envy, Resentment, and Insecure Group Attachment
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Notice bibliographique
Résumé
When employees experience distressful events such as abusive supervision, they often rely on their workgroup for sense making and social support. However, research also shows that supervisors tend to differentially abuse members of the same group (i.e., abusive supervision differentiation, ASD). We argue that this behavior threatens an employee’s socioemotional bond with and reliance on the workgroup for support. Specifically, ASD drives negative comparisons of “self versus others” that diminish one’s socioemotional relationship with the group as a whole, particularly if one experiences more abuse than others. Drawing on attachment theory, we develop an individual-level conceptual model that links perceptions of ASD to employee outcomes through two forms of unhealthy person-group bonding—group attachment anxiety and group attachment avoidance. The results of two studies show that group attachment anxiety and avoidance uniquely explain the effects of ASD perceptions, over and above group identification. While both attachment patterns mediated the effects of ASD on psychological distress, group attachment avoidance primarily mediated the effects on quit intentions, and group attachment anxiety primarily mediated the effects on interpersonal deviance (Study 2). In addition, Study 2 demonstrates that resentment and envy towards other group members explain why ASD perceptions lead to group attachment anxiety, attachment avoidance, and subsequent outcomes. Lastly, we find some evidence that the indirect effects of ASD perceptions are more detrimental when one perceives greater (vs. less) personal exposure to abusive supervision. We conclude by discussing the implications of group attachment theory and targeted emotions for understanding ASD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle