Good, Bad, and Ugly Leadership Patterns: Implications for Followers’ Work-Related and Context-Free Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research responds to calls for a more integrative approach to leadership theory by identifying subpopulations of followers who share a common set of perceptions with respect to their leader's behaviors. Six commonly researched styles were investigated: abusive supervision, transformational leadership (TFL), contingent reward (CR), passive and active management-by-exception (MBE-P and MBE-A, respectively), and laissez faire/avoidant (LF/A). Study hypotheses were tested with data from four independent samples of working adults, three from followers ( N = 855) and a validation sample of leaders ( N = 505). Using latent profile analysis, three pattern cohorts emerged across all four samples. One subpopulation of followers exhibited a constructive pattern with higher scores on TFL and CR relative to other styles. Two cohorts exhibited destructive patterns, one where the passive styles of MBE-A, MBE- P and LF/A were high relative to the other styles (passive) and one where the passive styles co-occurred with abusive supervision (passive-abusive). Drawing on conservation of resources theory, we confirmed differential associations with work-related (i.e., burnout, vigor, perceived organizational support and affective organizational commitment) and context-free (i.e., physical health and psychological well-being) outcomes. The passive-abusive pattern was devastating for physical health, yet passiveness without abuse was damaging for psychological well-being. Interestingly, we find a clear demarcation between passiveness as “benign neglect” and passiveness as an intentional and deliberate form of leadership aimed at disrupting or undermining followers—hence, the two faces of passiveness: “bad” and “ugly.” We discuss the novel insights offered by a pattern (person)-oriented analytical strategy and the broader theoretical and practical implications for leadership research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle