The effect of abusive supervision on safety behaviour of Chinese underground miners: a multi-level moderated mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Prior research has suggested that abusive supervision has negative impacts on various work outcomes. However, little attention has been paid to the relationship between abusive supervision and employees’ safety behaviour. The purpose of this study is, therefore, to address these limitations by developing and testing a theoretically based conceptual model that explicitly considers the underlying mechanism and boundary condition of the relationship between abusive supervision and safety behaviour of underground coal miners in China. Design/methodology/approach At Time 1, the authors conducted a survey of 630 employees to assess their supervisors’ abusive leadership behaviours, their own power distance beliefs and their self-reflection. At Time 2, the authros sent questionnaires to the leaders and invited them to evaluate employees’ safety behaviour in the workplace. After cleaning the survey data, the authors tested our model using a multi-level analysis on a sample ( n = 458) of underground miners across 96 coal mining sites in China. Findings The authors propose that abusive supervision decreases employees’ safety compliance/participation by reducing reflection but strengthening rumination. The authors further find that the linkage from abusive supervision to reflection/rumination to safety compliance/participation is affected by power distance. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, This is one of the first empirical studies to investigate the mediating effects of a deep cognitive processing variable – namely, self-reflection – and the moderating effects of power distance on the relationship between abusive supervision and safety behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».