Relationships between Employees’ Identifications and Citizenship Behavior in Work Groups: The Role of the Regularity and Intensity of Interactions
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the relationships of various employees’ identifications (personal, interpersonal, micro-group, group and organizational) in their two components (cognitive and affective) with two dimensions of organizational citizenship behavior (OCB): offering quality ideas and suggestions, and providing help and support within small work groups. Two studies were conducted in Russia on two respective samples: (1) employees of commercial enterprises (N = 183) characterized by a relatively high regularity and intensity of within-group interactions; and (2) the academic staff of higher education institutions (N = 157), which typically have relatively less regular, low-intensity within-group interactions. The research employed four questionnaires to assess the participants’ identifications in both of their components. In addition, managers in the respective organizations filled out an organizational communicativeness questionnaire and a two-factor OCB assessment instrument. It was found that the relationships between (a) particular identifications and (b) the ratio of group identification to other identifications, on the one hand, and OCB, on the other, depend on the degree of regularity of within-group interactions, as well as on the identification components. Organizational communicativeness did not moderate the relationship between identifications and OCB, but was significantly positively correlated with both OCB dimensions. The theoretical and practical implications of the study findings are discussed.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».