MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194669411 · doi:10.1002/cjas.1642

Image risk as a deterrent to remedial voice: The moderating effect of proactive personality and moral identity

2021· article· en· W3194669411 sur OpenAlexaffvenue
Mercy C. Oyet, Michael J. Withey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemedial educationPersonalityPsychologySocial psychologyInterpersonal communicationPerceptionIdentity (music)Risk perceptionAffect (linguistics)CommunicationMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine perceptions of image risk as a determinant of remedial voice in response to experienced interpersonal mistreatment. We propose that when a voice opportunity arises, perceptions of image risk inhibit the decision to remedial voice. Further, we hypothesize that political skill, proactive personality, and moral identity attenuate the negative relationship between perceived image risk and remedial voice. Using one‐month time‐lagged data from 177 employees, we demonstrate that perceived image risk is negatively related to remedial voice and that high moral identity and high proactive personality attenuate the perceived image risk–remedial voice relationship. These findings suggest that, while perceptions of image risk may inhibit remedial voicing, the relationship is limited by individual differences.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l AdministrationMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207