Emotion as soft power in organisations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Adopting the critical sensemaking (CSM) lens to the micro-level interaction between leader and employees, the article offers a theoretically informed example of leading with soft power and positive emotions that blurs boundaries in democratic organisations. Design/methodology/approach The research methodology involves videography and interpretive analysis of video-recorded interactions that combines focused ethnography with video analysis. The analysis focuses on face-to-face meeting interactions between a leader and employees in a small service firm. Findings The findings illustrate how restoring the sense of the democratic organisation is an accumulating and complex phenomenon where explicit and implicit organisational rules and changing identity positions are enacted by constructing affective loyalties, moral and reflex emotions that serve as soft power capacities helping the leader and employees to enact meanings attached to a democratic rather than hierarchical organisation. Practical implications The article provides new insight for human resources practitioners and leaders who want to build resilient organisations and pay attention to shared, distributed and relational leadership practices, co-creative work and collective decision-making processes. Originality/value The power explored in previous sensemaking studies has been power over, which is most often associated with the negative aspects of power, such as domination and suppression, in the pursuit of specific performance. The applications of videography method linking ethnography and interpretive analysis of video-recorded interactions are still rare in organisation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».