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Enregistrement W4377984148 · doi:10.1177/0734371x231175336

Employees’ Reactions to a Citizen Incivility Climate: A Multilevel Multisource Study

2023· article· en· W4377984148 sur OpenAlexafffundabout
Sylvie Guerrero, Marie‐Ève Lapalme, Kathleen Bentein

Notice bibliographique

RevueReview of Public Personnel Administration · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIncivilityPublic service motivationPublic servicePsychologySample (material)Public relationsSocial psychologyWork (physics)Service (business)Political scienceBusinessPublic sectorMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although public service employees are regularly exposed to uncivil behavior by citizens, we still know little about the effects of these incivilities. This study aims to examine the reactions of public employees who work in a climate of citizen incivility. Using a multilevel multisource design, we examine the indirect effects of citizen incivility climate on employee withdrawal and helping behaviors via job tension, and test the moderating influence of employees' public service motivation on these relationships. Our analyses were performed using data collected from a sample of 734 employees and 77 supervisors working in Canadian public libraries. Results show that public servants who work in a climate of citizen incivility experience greater job tension and consequently show more withdrawal and less helping behaviors. Our results also show that public service motivation acts as a buffer against the detrimental effects of incivility climate on helping behaviors, but not against withdrawal.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,400
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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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