MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217660485 · doi:10.1027/1866-5888/a000295

It's Only Abusive If I Care

2021· article· en· W3217660485 sur OpenAlexaff
Kai C. Bormann, Ian R. Gellatly

Notice bibliographique

RevueJournal of Personnel Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbusive supervisionOrganizational citizenship behaviorPsychologyConservation of resources theorySocial psychologyContext (archaeology)FeelingValue (mathematics)Organizational commitment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Drawing on conservation of resources (COR) theory, we propose that abusive supervision increases stress responses in targets, which, in turn, diminishes their ability to perform extra- and in-role work behaviors. However, based on COR theory, we argue that followers who are driven by low rather than high organizational concern motives place less value on their work and the social context in which technical activities occur. As such, feeling low organizational concern should make people less susceptible to abusive supervision rather than more so. Thus, organizational concern was proposed to moderate the abuse–stress relationship. Across two multisource studies, we found support for most of our hypotheses. Abusive supervision negatively affected organizational citizenship behaviors via increased stress, and low organizational concern was found to attenuate the detrimental effects of abusive supervision. Implications for leadership literature and future research are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Personnel PsychologyMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207