Supervisors' interpersonal styles: An integrative perspective and a measure based on self‐determination theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research addresses recent calls for an alternative integrative framework to apprehend leaders' behaviors and examines the validity ofaquestionnaire anchored in this theoretical approach. Building upon Self‐Determination Theory, we examined a tripartite approach of supervisors' behaviors (supportive, thwarting, and indifferent toward subordinates' psychological needs). The psychometric properties of this Tripartite Measure of Interpersonal Behaviors‐Supervisor (TMIB‐S) were tested through three studies. Results from bifactor exploratory structural equation modeling supported a solution including one global factor and three specific factors reflecting need supportive, thwarting, and indifferent behaviors. This solution was fully invariant across distinct samples of French‐ and English‐speaking employees. Results also supported the criterion‐related and discriminant validity of the TMIB‐S. More specifically, results supported the added‐value of the TMIB‐S, when compared to well‐established measures of leadership (passive leadership, abusive supervision, LMX, and tranformational leadership) in predicting well‐ and ill‐being. Results also highlighted well‐differentiated effects of the different components of supervisory behaviors and showed that supervisors' need indifferent behaviors constitute a key piece in the prediction of employees' health‐related consequences.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».