Longitudinal trajectories of perceived organizational support: a growth mixture analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research aims to identify trajectories of employees' perceptions of organizational support (POS) over the course of an eight-month period and to document associations between these longitudinal trajectories and several outcomes related to employees' well-being (i.e. job satisfaction), attitudes (i.e. turnover intentions, affective commitment) and behaviors (i.e. voice behaviors). Design/methodology/approach POS ratings provided each four months by a sample of 747 employees were analyzed using person-centered growth mixture analyses. Findings Results revealed that longitudinal heterogeneity in POS trajectories was best captured by the identification of four distinct profiles of employees. Two of these profiles followed stable high (67.2%) and low (27.3%) POS trajectories, whereas the remaining profiles were characterized by increasing (2.2%) or decreasing (3.3%) POS trajectories. Our results showed that, by the end of the follow-up period, the most desirable outcome levels were associated, in order, with the increasing, high, low and decreasing trajectories. Practical implications This research has important implications by showing that perceptions of organizational support fluctuate over time for some employees and help better predicting valuable work-related outcomes. Originality/value These findings shed a new perspective on organizational support theory by adopting a dynamic perspective, and revealing that changes over time in POS are more potent predictors of valuable work-related outcomes than stable POS levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,007 | 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 ».