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Enregistrement W3164058168 · doi:10.1111/peps.12465

Comparisons draw us close: The influence of leader‐member exchange dyadic comparison on coworker exchange

2021· article· en· W3164058168 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePersonnel Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologyPerceptionQuality (philosophy)Social exchange theoryAffect (linguistics)CommunicationEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Members compare their differential leader‐member exchanges (LMXs) to understand the triadic relationship (Member A, Member B, and their common leader); this will affect how members interact. Prior research based on balance theory assumes that the two members have a consensus on the structure of the triadic relationship, to argue that when Member A perceives their LMX to be lower than that of Member B, such an LMX imbalance would drive Member A to interact negatively with Member B. Comparison of LMX, however, reflects one's subjective perception, which may not be shared by the other. Therefore, we draw on social comparison theory to examine both members’ comparisons of LMX simultaneously and suggest that when they both perceive the other's LMX as better than their own, they may engage more in affiliative behaviors and develop a higher‐quality coworker exchange (CWX). The results of two studies consistently supported these hypotheses. This research extends our understanding of LMX in triadic relations and demonstrates that mismatched perceptions of LMX dyadic comparison between two members (i.e., both perceive an LMX imbalance) could motivate members to develop a positive relationship.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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