MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995087108 · doi:10.1002/job.2425

“Killing them with kindness”? A study of service employees' responses to uncivil customers

2019· article· en· W2995087108 sur OpenAlexafffund
Kirsten Robertson, Jane O’Reilly

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIncivilityTypologyIntrapersonal communicationInterpersonal communicationSocial psychologyPsychologyService (business)KindnessPerspective (graphical)Public relationsBusinessMarketingSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Experiencing uncivil customers is a frequent reality for many people working in the service industry. Past research has established that dealing with uncivil customers can be distressing for employees and can sometimes lead them to engage in reciprocal, discourteous behavior. The purpose of our research is to delve deeper into the experience of customer incivility from the perspective of service employees in order to better understand the various ways in which they respond to customer incivility. We conducted 64 interviews with service employees across an array of occupations and developed a typology of responses to customer incivility. These responses fell into four categories based on the extent to which service employees' actions were intended to promote social harmony (and therefore could broadly be considered civil or uncivil), as well as their perceived agency in the situation. We describe how each response was associated with different interpersonal and intrapersonal consequences and explain the implications of our typology for management theory and practice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Organizational BehaviorMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207