Ups and Downs of Organizational Commitment: Psychological Contract Breach Absence and Accumulation
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the dynamic nature of organizational commitment (OC) using latent class growth modeling to better understand the complex relations among psychological contract (PC) breach (its absence and accumulation), OC, and performance. We used time- sensitive methods and analyses to overcome limitations associated with traditional methods used in the PC literature. We surveyed 164 Belgian employees and their supervisors for 10 consecutive weeks, resulting in 1117 observations. We found five theoretically relevant OC trajectories for employees who experienced PC breach: Continuous Decline, Positive Accommodation, Re-Commitment, Sustained Commitment, and Continuous Elevation. In contrast, we found two for employees who did not experience PC breach: Sustained Commitment and Continuous Elevation. The highest levels of PC breach accumulation were characterized by Continuous Decline, whereas the lowest were characterized by Positive Accommodation or Re-Commitment. Moreover, employees who demonstrated Continuous Decline had the lowest supervisor-rated performance and OCB, and the highest CWB. In contrast, those who demonstrated Sustained OC or Continuous Elevation, regardless of PC breach accumulation, had the highest performance and OCB, and the lowest CWB. Our findings challenge implicit assumptions in the PC literature, underscoring the importance of temporal research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».