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Enregistrement W2994722956 · doi:10.1108/ijoa-07-2019-1837

Perceived contract violation and job satisfaction

2019· article· en· W2994722956 sur OpenAlexaff
Dirk De Clercq, Inam Ul Haq, Muhammad Umer Azeem

Notice bibliographique

RevueInternational journal of organizational analysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBetrayalPsychological contractJob satisfactionSocial psychologyPsychologyFeelingHappinessPerceptionEmotional laborValue (mathematics)Job attitudeOriginalityWork (physics)Organizational commitmentJob performancePublic relationsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate how employees’ perceptions of psychological contract violation or sense of organizational betrayal, might diminish their job satisfaction, as well as how their access to two critical personal resources – emotion regulation skills and work-related self-efficacy – might buffer this negative relationship. Design/methodology/approach Two-wave survey data came from employees of Pakistani-based organizations. Findings Perceived contract violation reduces job satisfaction, but the effect is weaker at higher levels of emotion regulation skills and work-related self-efficacy. Practical implications For organizations, these results show that the frustrations that come with a sense of organizational betrayal can be contained more easily to the extent that their employees can draw from relevant personal resources. Originality/value This investigation provides a more complete understanding of when perceived contract violation will deplete employees’ emotional resources, in the form of feelings of happiness about their job situation. A sense of organizational betrayal is less likely to escalate into reduced job satisfaction when employees can control their negative emotions and feel confident about their work-related competencies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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