MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4316672444 · doi:10.1108/jkm-10-2021-0796

Personality disorders as a predictor of counterproductive knowledge behavior: the application of the Millon Clinical Multiaxial Inventory-IV

2023· article· en· W4316672444 sur OpenAlexaff
Alexander Serenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonality disordersPsychologyPersonalityOriginalityContext (archaeology)Sadistic personality disorderClinical psychologySocial psychologyApplied psychologyCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study investigates the role of personality disorders in the context of counterproductive knowledge behavior. Design/methodology/approach Data were collected through a survey administered to 120 full-time employees recruited from Amazon’s Mechanical Turk. Personality disorders were measured by means of the Millon Clinical Multiaxial Inventory-IV. Findings Personality disorders play an important role in the context of counterproductive knowledge behavior: employees suffering from various personality disorders are likely to hide knowledge from their fellow coworkers and engage in knowledge sabotage. Of particular importance are dependent, narcissistic and sadistic personality disorders as well as schizophrenic and delusional severe clinical syndromes. There is a need for a paradigm shift in terms of how the research community should portray those who engage in counterproductive knowledge behavior, reconsidering the underlying assumption that all of them act deliberately, consciously and rationally. Unexpectedly, most personality disorders do not facilitate knowledge hoarding. Practical implications Organizations should provide insurance coverage for the treatment of personality disorders, assist those seeking treatment, inform employees about the existence of personality disorders in the workplace and their impact on interemployee relationships, facilitate a stress-free work environment, remove social stigma that may be associated with personality disorders and, as a last resort, reassign workers suffering from extreme forms of personality disorders to tasks that require less interemployee interaction (instead of terminating them). Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this work represents one of the first attempts to empirically investigate the notion of personality disorders in the context of knowledge management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Knowledge ManagementMême sujetPersonality Traits and PsychologyTravaux en français237 207