From Perceived Supervisor Social Power to Employee Commitment: Definition and Scale Development
Notice bibliographique
Résumé
It has been theoretically proposed that employees’ perceptions of their supervisor social power in the organization entail a potential to influence their beliefs, attitudes, and behaviors. However, no study has investigated such potential. This lack of research stems from the absence of a common understanding around the meaning of perceived supervisor social power (PSSP) and the absence of any validated measure. Therefore, the purpose of this article is to establish PSSP definition and to validate a five-item scale to measure this construct. Three studies encompassing four independent samples of employees from three different countries and three different languages (i.e., France, cross-sectional [Study 1, Sample 1], Canada, cross-sectional [Study 1, Sample 2: French Canada; Study 2: English Canada], Romania, two-wave data collection [Study 3]) were conducted to assess the validity of PSSP. Results showed that responses to the PSSP scale presented excellent psychometric properties (i.e., factor validity, reliability, and convergent and discriminant validity). Furthermore, the structure of the proposed five-item measure of PSSP was found to be invariant across four samples. Finally, PSSP nomological validity (i.e., integration into a nomological network) was assessed. Study 1 and Study 2 showed that PSSP was positively related to affective organizational commitment. All three studies showed that PSSP acted as a positive moderator of the relation between affective commitment to the supervisor and affective organizational commitment. Together, these studies support the psychometric soundness of the PSSP scale and presented the first evidence of its potential to influence followers. Implications of these findings for future research on supervisor social power are discussed.
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 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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».