A person‐centered view of impression management, inauthenticity, and employee behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impression management (IM)—the strategies through which employees create, maintain, or alter a desired image towards others—is a ubiquitous part of organizational life. To date, scholars studying this interpersonal phenomenon have largely focused on Jones and Pittman's (1982) taxonomy of IM strategies, examining consequences associated with the tactics of ingratiation, self‐promotion, exemplification, supplication, and intimidation on others’ reactions to, and perceptions of, the actor. Thus, scholarly understanding surrounding the implications of IM for employees’ own well‐being is nascent. We integrate ideas from the emotional labor and IM literatures to develop and test theory that explains the impact of IM strategies on the actors themselves. Across three complementary studies spanning 2337 full‐time employees, we use latent profile analysis to investigate how the conjoint use of multiple IM tactics—each of which is associated with a distinct, and sometimes conflicting, image—yields unique consequences for employees’ feelings of inauthenticity at work. In addition, we also explore how profiles of IM tactics differentially relate to theoretically relevant work outcomes, namely coworker ratings of employee performance, work withdrawal, absenteeism, and perceived sincerity. Taken together, our work sheds light on the prevalence and impact of employees combining IM tactics during work interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».