Does intraorganizational competition prompt or hinder performance? The risks for proactive employees who hide knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines whether employees' perceptions of intraorganizational competition, defined as beliefs that the organization evaluates their performance in comparison with others, result in lower supervisor ratings of their conscientiousness if the employees, particularly those with proactive personalities, respond to the resource-draining, competitive work situation with knowledge hiding behavior. Design/methodology/approach Multisource data were collected from employees and supervisors in different industries at three points in time. The research hypotheses were tested with hierarchical multiple regression analysis, in combination with PROCESS macro-based bootstrapping, to assess mediation and moderated mediation. Findings Beliefs about highly competitive organizational climates are counterproductive, in that they lead employees to conceal knowledge intentionally from other organizational members. This mediating role of knowledge concealment is particularly prominent among employees with a strong desire to take the initiative to protect themselves against the hardships created by a climate of internal competition. Research limitations/implications The research design does not allow for formal tests of causality. Practical implications For human resource managers, this research pinpoints self-protective knowledge hiding as a key, detrimental mechanism. It imposes dual harms: employees feel threatened by the strict performance-oriented climate, and their defensive reactions make them appear less conscientious to supervisors. This downward spiral is particularly likely to initiate among employees who exhibit a disposition toward action. Originality/value This research investigates novel connections between specific organizational elements and outcomes, by specifying why and when employees' beliefs about performance-oriented organizational climates might backfire, due to their negative behavioral responses, such as purposeful knowledge hiding.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».