Understanding awe elicitors in the workplace: a qualitative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite its practical importance, the emotion of awe has received scant research attention in the organizational literature. To facilitate future scholarship on this important topic, the authors explore and compare the elicitors of awe at work in three countries representing two culture clusters, including the USA and Canada (the Anglo cluster) and China (the Confucian Asia cluster). Design/methodology/approach The authors gathered responses from 163 working adults from the USA and Canada and 126 working adults from China using open-response survey, and analyzed each response following the guidance of grounded theory. Findings Across cultures, there are 10 common elicitors of awe, including virtue of organization, ability and achievement of organization, beauty of workplace, virtue of colleagues, ability and achievement of colleagues, dedication of colleagues, charisma of colleagues, status and power of colleagues, personal growth and achievement and perceived meaningfulness. Looking within cultures, the authors found two awe elicitors that are specific to China: status and power of organization, and work content. Practical implications Organizations and supervisors wishing to induce the emotion of awe would be well-advised to pay attention to the design of their workplace, as well as their attitudes and behaviors toward employees, customers and the general public. Originality/value This study contributes to the emotion literature, organizational literature and cross-cultural literature by demonstrating elicitors of awe in the workplace across the Anglo cluster and the Confucian Asia cluster.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».