A self‐verification perspective on customer mistreatment and customer‐directed organizational citizenship behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Summary Customer mistreatment events play a major role in employees' subsequent customer service behaviors, and is believed to have implications for employees' sense of self. We extend this line of research by developing a self‐verification account of the relationship between customer mistreatment and customer‐directed OCBs (OCB‐Cs) by examining theoretically prescribed novel mechanisms (i.e., self‐verification) and boundary conditions (i.e., self‐esteem and entity customer appreciation) for this relationship. We conducted a programmatic series of studies using daily diary (Study 1), audio vignette (Study 2), and behavioral experiment (Study 3) designs to test the proposed model. The overall pattern of results showed that customer mistreatment led employees to feel less self‐verified, especially among those with higher trait self‐esteem. These employees in turn were more likely to withhold OCB‐Cs, especially among those perceiving lower levels of entity customer appreciation. Overall, these results deepen our understanding of the role of the self‐concept in how employees experience and react to customer mistreatment‐‐depending on how employees see themselves and how they see their customers in general.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».