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Enregistrement W3037933509 · doi:10.22215/etd/2020-14001

Ambivalence in the Leader-Follower Relationship: Dispositional Antecedents and Effects on Work-Related Well-Being

2020· dissertation· en· W3037933509 sur OpenAlexaff
Yu Han

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbivalencePsychologySocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although ambivalence is a long-standing topic of interest in the social sciences, leadermember exchange (LMX) ambivalence and other measures of ambivalence in work settings have only recently attracted attention in the Management literature.To enhance our understanding of the nature of LMX ambivalence, this research investigated specific dispositional antecedents of LMX ambivalence, and whether and how it may influence employee work-related well-being.Using a two-wave design, survey data were collected from employees and their supervisors in a large public organization.Results revealed that specific personality traits, including both supervisor dominance-and prestige-seeking and employee hostility, were significant predictors of LMX ambivalence.Furthermore, LMX ambivalence was found to be significantly associated with two focal measures of work-related well-being: work engagement and emotional exhaustion.Moderated mediation analyses indicated that these relationships were mediated by employee psychological need fulfillment; however, these effects were contingent on two moderating factorsemployee collectivism, and perceived meaning in one's work.Overall, these results suggest that supervisor and subordinate dispositional characteristics may contribute to the development of LMX ambivalence.Moreover, complementing previous work (Lee et al., 2019), these findings signal that LMX ambivalence contributes unique variance in predicting key employee work outcomes beyond traditional operationalizations of LMX.Further research is needed testing the nomological net surrounding LMX ambivalence, and when and how LMX ambivalence affects different employee attitudes and behaviors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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