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Enregistrement W4385295722 · doi:10.1002/smi.3298

Leaders’ emotional labour and abusive supervision: The moderating role of mindfulness

2023· article· en· W4385295722 sur OpenAlexafffund
Mikaila Ortynsky, Megan M. Walsh, Erica Carleton, Julie Ziemer

Notice bibliographique

RevueStress and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensUniversity of ReginaSaint Mary's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAbusive supervisionMindfulnessPsychologyModerated mediationSocial psychologyEmotional laborMediationTraitEmotional exhaustionSelf-controlBurnoutPsychotherapistClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examine how leaders' emotional labour strategies (surface acting and deep acting) deplete leaders' self-control resources to predict abusive supervision, in addition to the moderating role of leader mindfulness. Integrating ego-depletion theory and emotion regulation theory, we hypothesise that deep acting and surface acting predict higher levels of abusive supervision, which is mediated by reduced self-control. Furthermore, we predict that leaders' trait mindfulness moderates the relationship between emotional labour and self-control on abusive supervision. Results from a three-wave study of leader-follower dyads supported mediation hypotheses; both deep and surface acting predicted abusive supervision, which is mediated by reduced self-control. Our moderated mediation hypotheses were supported for deep acting but not surface acting. This research contributes to the literature by demonstrating the depleting nature of emotional labour in leadership and the importance of leader mindfulness as a boundary condition that can make deep acting less harmful for leader behaviour.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission2
Résumé présentoui

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