To speak up effectively or often? The effects of voice quality and voice frequency on peers' and managers' evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Summary Prior research connecting employee voice with better career outcomes has almost exclusively focused on how frequently employees speak up. In the current research, we shift the focus to voice quality —recipients' perceptions of the value of an employee's voice communications, as inferred by message characteristics (i.e., rationale, feasibility, organizational‐focus, and novelty). Grounded within social exchange theory, we argue that peers and managers develop more positive evaluations (i.e., higher performance and promotion ratings) of employees who express higher‐quality voice, above and beyond how frequently they speak up, because voice quality better demonstrates employees' capability, commitment, and helpful intentions, which obligates the reciprocation of rewards. We further assert that voice frequency moderates these effects, such that high‐quality voicers are evaluated more positively, and low‐quality voicers are evaluated more negatively, as voice frequency increases. After conducting four studies through which we developed and validated a superordinate measure of voice quality, we conducted time‐lagged surveys with peers and managers to assess these hypotheses. Results fully supported our predictions for the direct benefits of voice quality on voicers' outcomes, above and beyond voice frequency; yet, the hypothesized interaction only emerged for peer‐rated outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».