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Enregistrement W4232563939 · doi:10.1093/acrefore/9780190224851.013.105

Abusive Supervision

2019· reference-entry· en· W4232563939 sur OpenAlexaff
Ann C. Peng, Rebecca Mitchell, John Schaubroeck

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Business and Management · 2019
Typereference-entry
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbusive supervisionPsychologySocial psychologyAbusive relationshipSituational ethicsBelongingnessModerationPerspective (graphical)Social exchange theorySupervisorPersonalityAntecedent (behavioral psychology)Poison controlHuman factors and ergonomicsDomestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years scholars of abusive supervision have expanded the scope of outcomes examined and have advanced new psychological and social processes to account for these and other outcomes. Besides the commonly used relational theories such as justice theory and social exchange theory, recent studies have more frequently drawn from theories about emotion to describe how abusive supervision influences the behavior, attitudes, and well-being of both the victims and the perpetrators. In addition, an increasing number of studies have examined the antecedents of abusive supervision. The studied antecedents include personality, behavioral, and situational characteristics of the supervisors and/or the subordinates. Studies have reported how characteristics of the supervisor and that of the focal victim interact to determining abuse frequency. Formerly postulated outcomes of abusive supervision (e.g., subordinate performance) have also been identified as antecedents of abusive supervision. This points to a need to model dynamic and mutually reciprocal processes between leader abusive behavior and follower responses with longitudinal data. Moreover, extending prior research that has exclusively focused on the victim’s perspective, scholars have started to take the supervisor’s perspective and the lens of third-parties, such as victims’ coworkers, to understand the broad impact of abusive supervision. Finally, a small number of studies have started to model abusive supervision as a multilevel phenomenon. These studies have examined a group aggregated measure of abusive supervision, examining its influence as an antecedent of individual level outcomes and as a moderator of relationships between individuals’ experiences of abusive supervision and personal outcomes. More research could be devoted to establishing the causal effects of abusive supervision and to developing organizational interventions to reduce abusive supervision.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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