Perceived organizational politics and quitting plans: an examination of the buffering roles of relational and organizational resources
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
Purpose The goal of this research is to examine the link between employees' beliefs that organizational decision-making processes are guided by self-serving behaviors and their own turnover intentions, as well as how this link may be buffered by four distinct resources, two that speak to the nature of peer exchanges (knowledge sharing and relationship informality) and two that capture critical aspects of the organizational environment (change climate and forgiveness climate). Design/methodology/approach Quantitative survey data were collected among 208 employees who work in the oil and gas sector in Mozambique. Findings The results indicate that employees' beliefs about dysfunctional political games stimulate their plans to quit. Yet this translation is less likely to occur to the extent that their peer relationships are marked by frequent and informal exchanges and that organizational leaders embrace change and forgiveness. Practical implications For organizations, these findings offer pertinent insights into different circumstances in which decision-related frustrations are less likely to escalate into quitting plans. In particular, such escalation can be avoided to the extent that employees feel supported by the frequency and informal nature of their communication with colleagues, as well as the extent to which organizational leaders encourage change and practice forgiveness. Originality/value This study adds to extant research by explicating four unexplored buffers that diminish the risk that frustrations with politicized decision-making translate into enhanced turnover intentions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle