Leading through the uncertainty of <scp>COVID</scp> ‐19: The joint influence of leader emotions and gender on abusive and family‐supportive supervisory behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As COVID‐19 was a highly novel virus in 2019, it brought risks that are difficult to quantify and rampant uncertainty to the fore. We focus on how leaders navigate such an uncertain context. Drawing upon appraisal theories of emotions, we first argue that under the context of high uncertainty, leaders experience emotions relating to their perceptions of (un)controllability: anxiety and hope. We predict that these have differential behavioural consequences; leaders' anxiety about the pandemic relates to abusive supervision, whereas leaders' hope relates to family‐supportive supervision. Integrating research on gender roles, we theorize that counter to common stereotypes, men's leadership would be more affected by their emotions. At the same time, women would provide leadership behaviours needed by their followers irrespective of their emotions; namely, refraining from abusive and providing family‐supportive supervision. Our hypotheses were supported using a sample of 137 leader‐follower dyads in the early phases of the pandemic. Our research has significant implications for appraisal theories of emotions by demonstrating that the behaviours of women, compared to men, may be less affected by their emotions. These findings present a significant departure from previous literature by revealing an important boundary condition of appraisal theories of emotions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».