Employee performance and abusive supervision: The role of supervisor over‐attributions
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Notice bibliographique
Résumé
Summary To understand the relationship between employee performance and abusive reactions from supervisors, we examine the role of supervisors' attributions about employees' performance. Drawing on the fundamental attribution error, we argue that supervisors over‐attribute lower levels of performance to employees' internal factors (i.e., conscientiousness), which then triggers higher levels of abusive supervision. In Study 1, we collected data from 189 supervisor–employee dyads. The results indicated that lower levels of supervisor‐rated employee performance related to supervisor biased attributions to employee conscientiousness, which in turn resulted in employee‐rated abusive supervision. In Study 2, we combined a recall task with a vignette design to replicate and extend our findings. We demonstrated that after adjusting for the baseline level of employee conscientiousness, supervisors over‐attributed poor performance to employee conscientiousness and then engaged in higher levels of abusive behaviors. Further, consistent with premises of fundamental attribution error, we found that in the absence of information about who was at fault for poor performance, supervisors over‐attributed poor performance to internal factors (employee) as compared to external factors (software malfunction). Taken together, our findings demonstrate that biased attributions about employee conscientiousness help explain the relationship between employee performance and abusive supervision.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle