Unbalanced, Unfair, Unhappy, or Unable? Theoretical Integration of Multiple Processes Underlying the Leader Mistreatment-Employee CWB Relationship with Meta-Analytic Methods
Notice bibliographique
Résumé
Although a litany of theoretical accounts exists to explain why mistreated employees engage in counterproductive work behaviors (CWBs), little is known about whether these mechanisms are complementary or mutually exclusive, or the effect of context on their explanatory strength. To address these gaps, this meta-analytic investigation tests four theoretically-derived mechanisms simultaneously to explain the robust relationship between leader mistreatment and employee CWB: (1) a social exchange perspective, which argues that mistreated employees engage in negative reciprocal behaviors to counterbalance experienced mistreatment; (2) a justice perspective, whereby mistreated employees experience moral outrage and engage in retributive behaviors against the organization and its members; (3) a stressor-emotion perspective, which suggests that mistreated employees engage in CWBs to cope with their negative affect; and (4) a self-regulatory perspective, which proposes that mistreated employees are simply unable to inhibit undesirable behaviors. Moreover, we also examine whether the above model holds across cultures that vary on power distance. Our meta-analytic structural equation model demonstrated that all but the justice mechanism significantly mediated the relationship between leader mistreatment and employee CWBs, with negative affect emerging as the strongest explanatory mechanism in both high and low power distance cultures. Given these surprising results, as the stressor-emotion perspective is less frequently invoked in the literature, this paper highlights not only the importance of investigating multiple mechanisms together when examining the leader mistreatment-employee CWB relationship, but also the need to develop more nuanced theorizing about these mechanisms, particularly for negative affect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».