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Enregistrement W3183770284 · doi:10.1037/ocp0000291

Can two wrongs make a right? The buffering effect of retaliation on subordinate well-being following abusive supervision.

2021· article· en· W3183770284 sur OpenAlexfundno aff
Lindie H. Liang, Claudie Coulombe, Douglas J. Brown, Huiwen Lian, Samuel Hanig, D. Lance Ferris, Lisa M. Keeping

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychologyAbusive supervisionSocial psychologySupervisorPsycINFOPerceptionEconomic JusticeInterpersonal communicationWell-beingInterpersonal relationshipPsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subordinates who are abused by a supervisor tend to experience violated perceptions of interpersonal justice and deteriorated well-being. One way in which they may seek to cope with these consequences is by engaging in retaliatory behaviors intended to "get back" at their supervisor and even the score. Based on research suggesting that acts of retaliation can restore perceptions of justice, we propose a model whereby retaliation alleviates the effect of abusive supervision on subordinate well-being by restoring subordinates' interpersonal justice perceptions. In two studies, using multiwave (Study 1) and time-lagged (Study 2) designs, we found general support for our predictions, even when controlling for the alternative mechanism of victim identity and subordinates' baseline well-being. These results suggest that retaliation reduces the harmful consequences of supervisory abuse on well-being not only in the short term but also in the long run. Theoretical and practical implications surrounding this increased understanding of the effectiveness of retaliation as a strategy for coping with the effects of abusive supervision over time are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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