Image Risk and the Decision to Remedial Voice: The Moderating Role of Moral Identity
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examine perceptions of image risk as a determinant of targets’ remedial voicing in response to experienced interpersonal mistreatment. Drawing from the Morrison (2014) motivators-inhibitors model of antecedents and outcomes of employee voice and silence, we argue that when a voice opportunity arises, targets’ perceptions of image risk act as an inhibitor of the decision to remedial voice. We further conceptualize three individual differences factors – targets’ political skill, moral identity, and core self-evaluations – as motivators of remedial voice that serve as boundary conditions of the perceived image risk-remedial voice relationship. Specifically, we argue that high political skill, moral identity, and core self-evaluations will attenuate the negative perceived image risk-remedial voice relationship. Using time-lagged data collected over two time intervals, one month apart, from 177 employees, we demonstrate that perceived image risk is negatively related to targets’ remedial voice. We also found that high moral identity moderated the perceived image risk-remedial voice relationship such that targets with high moral identity were more likely to remedial voice under conditions of high perceived image risk. We did not find support for the moderating roles of high political skill and core self-evaluation. The study’s implications for research and practice are discussed in this paper.
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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 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».