Lay Theories of Obsessive Passion and Performance: It All Depends on the Bottom Line
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive passion predicts many different types of maladaptive intra- and inter-personal outcomes (Vallerand, 2015). Our aim in this research was to explore one potential force that might promote or sustain obsessive passion in the workplace: lay beliefs about the relationship between obsessive passion and work success. We hypothesized that people hold the lay belief that obsessive passion is ideal for achieving success in workplaces that focus on singular objectives (e.g., productivity) at the expense of competing goals (e.g., well-being) – that is, those work environments characterized by bottom-line mentalities (e.g., Greenbaum, Mawritz, & Eissa, 2012). In three studies we assessed lay beliefs about passion from different perspectives, including perceptions of others (Study 1, n = 138), the way people presented themselves and believed others should present themselves (Study 2, n = 355), and estimates of one’s own success in different workplace environments (Study 3, n = 418). In support of our hypothesis, participants believed that, in workplaces characterized by bottom-line mentalities, they and others would be more likely to achieve success with high levels of obsessive passion. This means that lay beliefs about passion may be a force that promotes and sustains obsessive passion in workplaces focused exclusively on bottom line outcomes. This finding has implications for the decisions that are made by both employers and employees, and reveals a process that could contribute to the value that workplaces put on being obsessed toward the job.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».