Curtailing the Impact of Abusive Supervision on Counter-productive Work Behaviors: Using Conservation of Resource Lens to Analyze the Moderating Role of Work Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Destructive behaviors of leaders have the potential to cause severe damage to the organization by endangering the wellbeing of its internal stakeholders. Abusive supervision is one the most common type of destructive leadership that prevails within organizations and creates a high possibility for subordinates to respond negatively by demonstrating counter-productive work (CWB) behaviors. However, whether their high work engagement motivates them to lower their counterproductive work behaviors when they value their work, is overlooked in the literature. To answer this question, this study approached 304 junior doctors working in tertiary public hospitals, located in the provincial and federal capitals of Pakistan and analyzed the data using Structural Equation Modelling (SEM) with Statistical Package for Social Sciences (SPSS) and Analysis of Moment Structure (AMOS). The results supported the proposed hypotheses and suggested that interventions must be made to increase junior doctors' work engagement to reduce their CWB in the presence of abusive supervision. Moreover, the administration of the hospital must restrain the destructive behaviors of supervisors through strict monitoring and the creation of a grievance cell to protect the junior doctors from verbal abuse and exploitation from their seniors and enhance their engagement with work.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».