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Enregistrement W4309698250 · doi:10.1111/peps.12557

The paradoxical relationship between sense of power and creativity: Countervailing pathways and a boundary condition

2022· article· en· W4309698250 sur OpenAlexaff
Federico Magni, Yaping Gong, Jie Li, Jingzhou Pan, Mingjian Zhou

Notice bibliographique

RevuePersonnel Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityOpenness to experiencePsychologyModerationPerspective (graphical)Power (physics)Social psychologyPath analysis (statistics)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When sense of power helps or hinders creativity remains an unresolved question. Drawing upon the approach‐inhibition theory of power and its extensions, we integrate two different predictions into a dual‐pathway model, showing the paradoxical role that sense of power—one's perceived ability to influence others—plays in predicting creativity. Specifically, sense of power helps creativity through increased risk‐taking and simultaneously hinders it through reduced perspective taking. We further propose openness to experience as a moderator of the countervailing mechanisms, such that the positive path through risk‐taking is stronger and the negative path through perspective taking is weaker for individuals with higher (vs. lower) levels of openness. We test our hypotheses with three multisource and multi‐wave field studies (Study 1: n = 181 part‐time MBAs paired with peers; Study 2: n = 128 sales employees paired with store managers; Study 3: n = 153 sales employees paired with store managers). The results support our theoretical model, showing that sense of power and creativity are simultaneously connected positively through risk‐taking and negatively through perspective taking, and that the overall indirect effect of sense of power on creativity is more positive for individuals with higher (vs. lower) levels of openness to experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,391
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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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