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Enregistrement W4281695482 · doi:10.4018/978-1-6684-3937-1.ch025

Abusive Managers/Supervisors' Impact on the Psychological Capital of Employees

2022· book-chapter· en· W4281695482 sur OpenAlexaff
Jason Walker, Deborah Circo, DaLissa Alzner, Erica Bearss, Laura G. Stephenson

Notice bibliographique

RevueAdvances in human resources management and organizational development book series · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensYorkville UniversityUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncivilityWorkplace violenceWorkplace bullyingHarassmentMobbingPsychologyAngerMental healthInterpersonal communicationIntervention (counseling)PsychosocialSocial psychologyClinical psychologySuicide preventionPoison controlPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workplace bullying is a severe, violent, and pervasive issue present across the industry worldwide. Typically defined as interpersonal mistreatment that is more severe than incivility, it is a complex, deliberate, and maladaptive group of harmful actions towards individuals and creates oppressive work environments. Bullying can range from derogatory comments towards a target to social isolation and physical violence. Individuals typically evolve into the perpetrator role due to low self-esteem, dark personality traits, and anger management difficulties. Harassment and abusive incivility by managers and supervisors directed towards employees are associated with severe adverse and long-term outcomes, including psychological trauma, mental health disorders, and in extreme cases, suicide. The prevalence of workplace bullying ranges between 10-20% in multiple domains and cultures. When considering the economic, psychological, and health costs of incivility in the workplace, the epidemic of workplace bullying requires comprehensive prevention, intervention, and postvention strategies.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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