Overcoming organizational politics with tenacity and passion for work: benefits for helping behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study unpacks the relationship between employees' perceptions of organizational politics and their helping behavior, by explicating a mediating role of employees' affective commitment and moderating roles of their tenacity and passion for work. Design/methodology/approach Quantitative survey data were collected from 476 employees, through Amazon Mechanical Turk. Findings Beliefs that the organizational climate is predicated on self-serving behaviors diminish helping behaviors, and this effect arises because employees become less emotionally attached to their organization. This mediating role of affective commitment is less salient to the extent that employees persevere in the face of challenges and feel passionate about working hard. Practical implications For human resource managers, this study pinpoints a lack of positive organization-oriented energy as a key mechanism by which perceptions about a negative political climate steer employees away from assisting organizational colleagues on a voluntary basis. They can contain this mechanism by ensuring that employees are equipped with energy-boosting personal resources. Originality/value This study addresses employees' highly salient emotional reactions to organizational politics and pinpoints the critical function of affective commitment for explaining the escalation of perceived organizational politics into diminished helping behavior. It also identifies buffering effects linked to two pertinent personal resources.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».