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Enregistrement W4210531911 · doi:10.1002/job.2603

Loving or loathing? A power‐dependency explanation for narcissists' social acceptance in the workplace

2022· article· en· W4210531911 sur OpenAlexaff
Erica Xu, Xu Huang, Sandra L. Robinson, Kan Ouyang

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarcissismOstracismPsychologySocial psychologyPopularityPerspective (graphical)Social comparison theoryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Research on the social consequences of narcissism points to an intriguing paradox: narcissists are socially aversive and destructive to healthy interpersonal relationships; yet, narcissists also have an ability to be socially magnetic and attractive. This raises the question we seek to answer in this paper: Are narcissists socially accepted by coworkers in the workplace, and if so, when? Drawing on the social‐constructionist perspective and power‐dependence theory, we propose that others' dependency on narcissists plays a critical role in determining narcissists' social acceptance in the workplace. Results from two time‐lagged independent studies suggest that narcissists with a high level of expertise status experience less ostracism than non‐narcissists, particularly in a group with high group goal interdependence; by contrast, narcissists who are perceived to lack expertise status experience greater ostracism than non‐narcissists, particularly in a group with low group goal interdependence. In Study 2, in addition to ostracism, we also examined social inclusion and popularity of narcissists, and we found that narcissists with high expertise status are more likely to be social included and to become popular, particularly in a group with a high level of group goal interdependence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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