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Enregistrement W3107580776 · doi:10.5267/j.msl.2020.11.030

Investigating moderating role of emotional intelligence among counterproductive work behavior, work interference and negative emotions in development sector of Pakistan

2020· article· en· W3107580776 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Sarmad, Abdul Qayyum, Muhammad Qaiser Shafi, Sajjad Hussain, Sana ur Rehman

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationCounterproductive work behaviorPsychologyEmotional intelligenceWork (physics)Social psychologyOrganizational commitmentOrganizational citizenship behavior

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reveals the worth of Emotional Intelligence (EI) to act as a moderator in undertaking the worst effects of Counterproductive Work Behavior (CWB) influenced by negative emotions and work interference. Contract based employees of the non-profit organizations in development sector of Pakistan were targeted. The responses were obtained in time lags of two weeks to overcome the issues of cross-sectional data and self-serving bias. The 258 fully responded questionnaires by the targeted employees were analyzed in SPSS. The results emphasized that negative emotions and work interference predicts CWB and EI act as a moderator in this relationship. Employees having low EI engaged more in CWB confirming the predictive relationship. It is recommended that the management needs to underline the significance of EI at all levels of the organization for desirable behaviors at workplace. Implications were deliberated to overcome CWB through high and low levels of EI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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