You're draining me! When politically inept employees view organization-linked emotional exhaustion and unforgiveness as reasons for diminished job performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study seeks to unpack the negative relationship between employees' political ineptness and their job performance, by proposing a mediating role of organization-induced emotional exhaustion and a moderating role of perceived organizational unforgiveness. Design/methodology/approach The research hypotheses were tested with three-round survey data collected among employees and their supervisors across multiple industry sectors. Findings Political ineptness diminishes the likelihood that employees undertake performance-enhancing work behaviors because they perceive that their employer is draining their emotional resources. This mediating role of organization-induced emotional exhaustion is particularly salient when they perceive that organizational authorities do not forgive mistakes. Practical implications This study reveals a critical risk for employees who find it difficult to exert influence on others: They become complacent in their job duties, which then might further compromise their ability to leave a positive impression on others. This counterproductive process is especially prominent if organizational leaders appear unforgiving. Originality/value This study contributes to extant research by explicating an unexplored mechanism (organization-induced emotional exhaustion) and catalyst (organizational unforgiveness) related to the escalation of political ineptness into diminished job performance.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».