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Enregistrement W4366758255 · doi:10.1080/08959285.2023.2205140

Subordinate Organizational Citizenship Behavior Trajectories and Well-Being: The Mediating Roles of Perceived Supervisor Consideration and Initiating Structure

2023· article· en· W4366758255 sur OpenAlexafffund
Lindie H. Liang, Christianne T. Varty, Huiwen Lian, Douglas J. Brown, Denise Law, Jieying Chen, Rochelle E. Evans

Notice bibliographique

RevueHuman Performance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of WaterlooYork UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOrganizational citizenship behaviorPsychologySupervisorSocial psychologyCompromisePerceptionSocial exchange theoryOrganizational commitmentManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there are numerous benefits associated with organizational citizenship behaviors (OCBs), recent research has shown that they can have both benefits and costs for the well-being of employees engaging in these behaviors. Thus, it is crucial to understand how and why OCBs can have positive and negative impacts on well-being in order to mitigate unintended consequences associated with these otherwise positive behaviors. Drawing on social exchange and conservation of resources theories, we argue that change in OCBs that subordinates direct toward their supervisors correspond with changes in supervisor consideration and initiating structure behaviors, as rated by subordinates. In turn, subordinate perceptions of supervisor behaviors have important implications for subordinate well-being (i.e. job satisfaction, life satisfaction, and emotional exhaustion). Using a longitudinal design and a sample of 205 students, we found that supervisor consideration and initiating structure in response to receiving OCBs from subordinates explains the benefits and costs that arise from engaging in OCBs over time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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