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Enregistrement W3037913461 · doi:10.1007/s10869-020-09700-9

Laissez-Faire Leadership and Affective Commitment: the Roles of Leader-Member Exchange and Subordinate Relational Self-concept

2020· article· en· W3037913461 sur OpenAlexafffund
Véronique Robert, Christian Vandenberghe

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial psychologySocial exchange theoryIndustrial and organizational psychologyOrganizational commitmentLaissez-faireSocial identity theoryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although the detrimental effects of laissez-faire leadership are well documented, research on the underlying mechanisms and the boundary conditions associated with these effects remains scarce. Using the identity orientation framework and social exchange theory, we propose that employees with stronger relational self-concepts are more likely to be affected by laissez-faire leadership. As these employees define themselves through dyadic relationships, they may react more negatively to laissez-faire leadership by diminishing their contributions to mutual goals and reducing their affective organizational commitment. These predictions were tested within a three-wave longitudinal study through structural equations modeling analyses with full information maximum likelihood estimation on a sample of employees from multiple organizations ( N = 449). As predicted, the relational self-concept was associated with a stronger negative effect of laissez-faire leadership on the contribution dimension of leader-member exchange and a stronger negative indirect effect on affective organizational commitment. The implications of these findings for our understanding of the mechanisms related to laissez-faire leadership are discussed.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations97
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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