Going the Extra Mile (or Not): A Moderated Mediation Analysis of Job Resources, Abusive Leadership, Autonomous Motivation, and Extra-Role Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abusive leadership is particularly prevalent in nursing and it can have multiple adverse effects on performance at work. However, little research has examined whether and under what conditions abusive leadership may be detrimental to nurses’ extra-role performance. This cross-sectional study explores whether abusive leadership intensifies the effects of emotional job resources on autonomous motivation, a psychological mechanism that could be responsible for extra-role performance. Data were collected from dyads of registered French-Canadian nurses and their immediate supervisors (n = 99 dyads). The models were tested with path analysis using Mplus. Our results show that extra-role performance is positively associated with nurses’ job emotional resources and autonomous motivation, but negatively associated with abusive leadership. Nurses’ cynicism is also negatively associated with autonomous motivation. Importantly, the indirect relation between emotional resources and extra-role performance through autonomous motivation is moderated by abusive leadership, providing support for a moderated mediation effect. These results add to those supporting a similar moderated mediation mechanism to explain employee attitudes and demonstrate the relevance of self-determination theory in a work context. These findings reinforce the need to focus on the quality of leadership practices as well as interventions aimed at promoting the performance of nurses at work.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».