What Happens to Bad Actors in Organizations? A Review of Actor-Centric Outcomes of Negative Behavior
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Negative workplace behavior has received substantial research attention over the past several decades. Although we have learned a lot about the consequences of negative behavior for its victims and third-party observers, a less understood but equally important research question pertains to the consequences for bad actors: How does engaging in negative behavior impact one’s thoughts, feelings, and subsequent behaviors? Moreover, do organizational members experience costs or benefits from engaging in negative acts? We address these questions with an integrative review of empirical findings on various actor-centric consequences of a wide range of negative behaviors. We organize these findings into five dominant theoretical perspectives: affective, psychological-needs, relational, psychological-resources, and cognitive-dissonance perspectives. For each perspective, we provide an overview of the theoretical arguments, summarize findings of relevant studies underlying it, and discuss observed patterns and contradictory findings. By doing so, we provide a very tentative answer to our initial questions, contending that engaging in negative acts is a two-edged sword for actors and its costs seem to slightly prevail over its benefits. Nevertheless, we make this preliminary conclusion based upon an incomplete knowledge base. In order to further our understanding of actor-centric outcomes of negative behavior, we also identify several important research gaps and needed future research directions.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle