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Enregistrement W4229439639 · doi:10.1037/ocp0000326

A meta-analysis of experienced incivility and its correlates: Exploring the dual path model of experienced workplace incivility.

2022· review· en· W4229439639 sur OpenAlexafffund
Alexandra C. Chris, Yannick Provencher, Cody Fogg, Serena C. Thompson, Ashley L. Cole, Obehi Okaka, Frank A. Bosco, M. Gloria González‐Morales

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésIncivilityPsychologyOccupational stressPsycINFOSocial psychologyPath analysis (statistics)Job satisfactionEmotional exhaustionOrganizational commitmentClinical psychologyBurnoutMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study proposes and examines a theoretical Dual Path Model of Experienced Workplace Incivility using meta-analytic relationships (k = 246; N = 145, 008) between experienced incivility and frequent correlates. The stress-induced mechanism was supported with perceived stress mediating the meta-analytical relationship between experienced incivility and occupational health (i.e., emotional exhaustion and somatic complaints). The commitment-induced mechanism was also supported with affective commitment to the organization mediating the relationship between experienced incivility and organizational correlates (i.e., job satisfaction and turnover intentions). However, these paths were not able to explain the strong relationship between experienced and enacted workplace incivility. Moderating analysis revealed that the experienced-enactment link is stronger between coworkers, in comparison to incivility experienced from supervisors; experienced incivility is more strongly related to organizational correlates, when incivility is enacted by supervisors in comparison to coworkers, and in human service samples when compared to samples comprised of mixed occupations. We discuss theoretical and practical implications as well as directions for future research. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,457
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,003 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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