Putting the Behaviors into Family-Supportive Supervision: The Development of a Behavioral Typology
Notice bibliographique
Résumé
Widely recognized as an essential management practice that can meaningfully shape key employee attitudes and behaviors, family-supportive supervision (“FSS”) represents a form of managerial support aimed at helping employees effectively navigate the work-family interface. Despite the importance of perceived FSS for both individual and organizational outcomes, questions remain regarding the actual behaviors supervisors engage in to provide this targeted family support (or not). Consequently, substantive conceptual (e.g., ambiguity) and operationalization issues (e.g., confounded variance, abstraction) have stemmed from the lack of clarity and parsimony in the study of FSS. To address these limitations, we conducted a multi-phase mixed methods investigation with three unique samples of full-time employees to develop a behavioral typology of FSS behaviors. The resultant typology is distinguished by two dimensions (i.e., valence and effort) and organized into six categories that together span the full spectrum of unsupportive-supportive supervisor behaviors. This behavioral index and typological structure subsequently help to guide the refinement of the conceptualization of FSS and lays the groundwork for the creation of more objective FSS measures—a foundational step necessary for the advancement FSS research and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».