Leader–follower (dis)similarity in resilience, relational demography and absenteeism: a test of two competing perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study sought to test two competing sets of hypotheses derived from two different theoretical perspectives regarding (1) the effects of leader–follower similarity and dissimilarity in psychological resilience on the follower's absenteeism in times of organizational crisis and (2) the moderating effect of relational demography (gender and age similarity) in these relationships. Design/methodology/approach Polynomial regression and response surface analysis were performed using data from 510 followers and 149 supervisors in a financial firm in Canada. Findings The results overall support the similarity–attraction perspective, but not the resource complementarity perspective. Dissimilarity in resilience was predictive of followers' absenteeism, and similarity in surface-level conditions (gender and age) attenuates the relational burdens triggered by resilience discrepancy. Practical implications The findings reiterate the importance of developing employees' resilience, while shedding light on the importance for managers of being aware of their potential misalignment with subordinates resilience. Originality/value The results (1) suggest that it is the actual (di)similarity with the leader, rather than leader's degree of resilience, that shapes followers' absenteeism and (2) add nuance to the resilience literature.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».