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Enregistrement W4296185533 · doi:10.1177/00187267221128571

How and when leader mindfulness influences team member interpersonal behavior: Evidence from a quasi-field experiment and a field survey

2022· article· en· W4296185533 sur OpenAlexaff
Dan Ni, Xiaoming Zheng, Lindie H. Liang

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMindfulnessPsychologyInterpersonal communicationEmpathySocial psychologyOrganizational citizenship behaviorStressorPsychotherapistClinical psychologyOrganizational commitment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although studies have verified the beneficial effects of individual mindfulness in the workplace, the knowledge of how leader mindfulness crosses over to team members’ interpersonal behavior via affective-related mechanisms as well as when leader mindfulness is ineffective remains limited. Based on motivated empathy theory and the mindfulness literature, this research develops a model in which leader mindfulness enhances leader empathic concern, thereby improving team members’ empathic concern and, in turn, increasing their interpersonal organizational citizenship behavior and decreasing their interpersonal counterproductive work behavior. When workplace hindrance stressors within a team are lower (vs higher), the effect of leader mindfulness on leader empathic concern becomes ineffective. We tested this model using two studies: (1) a quasi-field experiment in which 72 front-line leaders were assigned to either a mindfulness intervention condition or a waitlist control condition and (2) a three-wave, time-lagged survey using a sample of 84 leaders and 697 members. Both studies provide consistent support for our hypotheses.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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