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Enregistrement W4282050653 · doi:10.1108/jmd-10-2021-0284

Detached but not deviant: the impact of career expectations and job crafting on the dysfunctional effects of amotivation

2022· article· en· W4282050653 sur OpenAlexaff
Huda Masood, Len Karakowsky, Mark Podolsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmotivationDeviance (statistics)PsychologyDysfunctional familySocial psychologyPsychological interventionClinical psychologyIntrinsic motivation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to investigate the link between amotivation and workplace deviance. The authors further outlined how the relationship between amotivation and deviant behavior can be mitigated via proactive work strategies such as job crafting and career outcome expectations. Design/methodology/approach The authors conducted a convergent design, mixed-method study to investigate workplace deviance as an outcome of amotivation or the lack of motivation towards an activity. The quantitative data from cross-sectional surveys entailed 127 respondents. The qualitative data comprised of 25 in-depth interviews. The authors sought insights from individuals' lived experiences to understand how amotivated individuals behave at work. Findings The quantitative findings contended a significant relationship between amotivation and organizational deviance. The authors also found evidence for the buffering role of career outcome expectations on amotivation and deviance. Finally, avoidance job crafting has been shown to significantly attenuate the aforementioned relationship. The qualitative study identified three broader themes about amotivated individuals' work outcomes. Practical implications Amotivation can arise among individuals who feel trapped in a job they want to exit and can result in a range of dysfunctional outcomes including workplace deviance. While amotivated employees may be hard to flag, employers can keep such individuals from demonstrating workplace deviance through placing interventions such as job crafting and career development programs. Originality/value The existing literature on work motivation has predominantly overlooked the role of amotivation in determining employee outcomes. The current research generates a new line of inquiry by identifying workplace deviance as an outcome of amotivation. The authors further highlighted that such dysfunctional outcomes of amotivation can be mitigated by job crafting and career outcomes expectancies.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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