Political knowledge at work: Conceptualization, measurement, and applications to follower proactivity
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we conceptualize and integrate a measure of political knowledge into the broader literatures on political behaviour, proactivity, and followership. Political knowledge refers to an individual's perceived understanding of the relationships, demands, resources, and preferences of an influential target, such as their leader. We examine political knowledge in the follower–leader context with two studies of employees ( N s = 301 & 492) and two studies of follower–leader pairs ( N s = 187 & 130 dyads). Findings generally support the convergent and discriminant validity of our political knowledge measure. In addition, we find consistent evidence for the mediating role of political knowledge of one's leader in the relationship between follower political skill and political will with self‐reported follower proactive behaviours. Taken together, the results contribute to the political influence framework and offer insight into the importance of ‘knowing your leader’ in enabling followers to engage in politically risky proactivity. Practitioner points Political knowledge describes an individual's understanding of specific influential others’ relationships, demands, resources, and preferences. Followers with political knowledge are more likely to take charge and enact change, which we think is because this knowledge makes enacting change seem less risky. Leaders seeking to improve their followers’ political knowledge should focus on building high‐quality relationships with followers; these relationships are positively associated with political knowledge.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».