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Enregistrement W4308373395 · doi:10.1037/ocp0000338

When does exposure to daily negative acts frustrate employees’ psychological needs? A within-person approach.

2022· article· en· W4308373395 sur OpenAlexafffund
Sarah‐Geneviève Trépanier, Clayton Peterson, Julie Ménard, Guy Notelaers

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial psychologyPsycINFOFrustrationHumiliationSelf-determination theoryEmotional exhaustionClinical psychologyBurnoutAutonomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on self-determination theory, this two-sample study investigates the effects of negative acts on psychological need frustration in greater depth using a within-person perspective. More specifically, through two distinct diary studies, we aim to contribute to the dearth of research on the daily effects of bullying by investigating the daily relationship between exposure to negative acts and need frustration as well as the moderating role of perceived emotional support at work in this relationship. Overall, results from both studies show that employees experience greater need frustration (perceptions of rejection, oppression, and incompetence) on days they are confronted with negative acts and that daily emotional support buffers the impact of direct negative acts (humiliation, physical intimidation) on frustration of the needs for competence and relatedness at the daily level. As such, the results of the present two-sample study provide a better understanding of the boundary conditions under which exposure to negative acts may result in psychological costs by identifying emotional support as a key resource in the workplace that can offset the immediate harmful effects of certain negative behaviors. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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