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Enregistrement W3082283342 · doi:10.1108/jkm-06-2020-0416

Knowledge sabotage as an extreme form of counterproductive knowledge behavior: the role of narcissism, Machiavellianism, psychopathy, and competitiveness

2020· article· en· W3082283342 sur OpenAlexaff
Alexander Serenko, Chun Wei Choo

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiavellianismPsychopathyDark triadNarcissismPsychologySocial psychologyBig Five personality traitsPersonalityEmotional intelligenceOriginalityCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study empirically tests the impact of the Dark Triad personality traits (narcissism, Machiavellianism, psychopathy) and co-worker competitiveness on knowledge sabotage. Design/methodology/approach A model was constructed and tested by means of Partial Least Squares with data from 150 participants recruited via Amazon’s Mechanical Turk. Findings The individual personality traits of narcissism, Machiavellianism, and psychopathy are significant predictors of individual knowledge sabotage behavior, whereas co-worker Machiavellianism and psychopathy trigger co-worker knowledge sabotage. Out of the three Dark Triad traits, individual and co-worker psychopathy emerged as the strongest knowledge sabotage predictor. Co-worker competitiveness has a positive effect on co-workers’ knowledge sabotage behavior. There is a relatively strong relationship between co-worker and individual knowledge sabotage which suggests that knowledge sabotage is a form of contagious workplace behavior. Individuals underestimate their negative behavior and traits and/or overestimate those of their fellow co-workers. Practical implications Managers should realize that the Dark Triad personality traits could predispose certain individuals to engage in extremely harmful counterproductive knowledge behavior. They need to ensure that individuals with these traits are not hired or are identified during their probation periods. It is recommended that organizations include knowledge sabotage measures in their periodic employee surveys. Organizations should help their employees objectively re-evaluate their own traits and knowledge behavior as well as those of their colleagues to ensure that their reciprocating knowledge behavior is more aligned with the reality in their organization. Originality/value This study offers a reliable and valid quantitative survey instrument to measure the presence of knowledge sabotage.

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)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations90
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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