Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».