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Enregistrement W3183770004 · doi:10.5465/ambpp.2021.10750abstract

The implications of knowledge hiding at work for recovery after work: A diary study

2021· article· en· W3183770004 sur OpenAlexaff
Laura Venz, Catherine E. Connelly, Katrin Boettcher

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemorseEveningPsychologyAffect (linguistics)Work (physics)Social psychologyIntrapersonal communicationPremiseDilemmaMorningCommunicationInterpersonal communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research on at-work predictors of after-work recovery mainly focused on what happened to someone at work. Yet, employees also act at work, and their own behavior and its consequences likely affect their ability to recover as well. Based on this premise, we bring together recovery research and research on moral behavior in organizations, examining the intrapersonal consequences of knowledge hiding, the intentional attempt to withhold knowledge that others have requested, for employee recovery. Specifically, we propose that knowledge hiding poses a moral dilemma, and thus has both positive (lower exhaustion) and negative (lower performance) intraindividual consequences that represent two opposing pathways to recovery in terms of work-related remorse in the evening and vigor the next morning. To test our hypotheses, we conducted a diary study across ten workdays, analyzing 517 daily reports from 152 participants. The results of multilevel path modeling suggest that day-specific knowledge hiding (in the form of playing dumb) can have both good (i.e., saving energy resources) and bad (i.e., low immediate performance) outcomes that cancel each other out in predicting evening work-related remorse. Evening remorse was negatively related to next-morning vigor. By considering how employees’ remorse affects their knowledge hiding, we meaningfully extend recovery research, showing that employees’ reflections on their own actions affect their post-work recovery processes and outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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