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Enregistrement W3199510564 · doi:10.1017/sjp.2021.41

On the Elusive Moderators of Affective Organizational Commitment

2021· review· en· W3199510564 sur OpenAlexafffund
Christian Vandenberghe

Notice bibliographique

RevueThe Spanish Journal of Psychology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProactivityOrganizational commitmentPsychologyBelongingnessAffective events theorySocial psychologySituational ethicsPerspective (graphical)Action (physics)Job performanceJob satisfactionJob attitude

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Departing from a universal perspective on affective organizational commitment, the present article examines the situational and personal variables that act as potential moderators of the relationship between affective commitment and its antecedents and outcomes. Based on emerging evidence and theory, it is argued that the relationship between extrinsic and intrinsic rewards and other job experiences and affective commitment is stronger when employees exert an influence over rewards and job experiences. This can be achieved when the organization offers opportunities for such influence or when employees' traits help them earn expected rewards. Similarly, theory and empirical evidence suggest that the relationship between affective commitment and work outcomes is subject to moderating influences. For example, affective commitment may foster employee retention when more career opportunities are available, making one's belongingness to the organization more attractive. Such career opportunities may result from the organization's action or from individuals' own proactivity to obtain them. Likewise, the relationship between affective commitment and work performance is likely stronger when supervisors' leadership helps employees engage in those behaviors that are rewarded by the organization. Finally, we discuss avenues for future inquiry by identifying group-level and cultural variables as promising moderators that warrant attention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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