Thank you for the bad news: Reducing cynicism in highly identified employees during adverse organizational change
Notice bibliographique
Résumé
Adverse changes, such as layoffs or wage cuts, can irremediably damage the relationship between employees and their organization. This makes it all the more important for organizations to provide information about these changes to avoid the emergence of organizational cynicism among their employees. Drawing on uncertainty management theory, we argue that informational justice and organizational identification jointly regulate organizational cynicism in the context of adverse change. In addition, we examine whether informational justice influences employee exit intentions through cynicism. We test our hypotheses using a multi‐method approach, encompassing one experiment (Study 1), one large‐scale survey of 1,795 employees undergoing a major restructuring (Study 2), and a five‐wave field survey of 174 workers undergoing layoffs and wage cuts (Study 3). In all three studies, poorer communication from the organization predicted greater exit intentions through increased cynicism for employees who were more (rather than less) identified with the organization. By integrating the literature on informational justice, organizational identification, and cynicism, our research offers a more nuanced understanding of the antecedents and consequences of cynicism in the context of adverse organizational change. Practitioner points Organizations undergoing adverse changes, such as layoffs and wage cuts, should provide employees with timely and detailed explanations for the changes (i.e., informational justice). When employees do not receive timely and detailed explanations for adverse changes, they are more likely to become cynical, and to decide to leave the organization. Providing adequate explanations is especially important for employees who strongly identify with the organizations because they are more sensitive to informational justice. Providing explanations is not as effective in reducing cynicism among employees with low levels of organizational identification. When organizations fail to explain adverse changes, employees who identify strongly with the organization may become as cynical as employees whose identities are less closely tied to the organization.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».