Change in Newcomers’ Perceived Insider Status Over Time: An Examination of its Relationships with Abusive Supervision and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
In a time when organizations must cope with an increasingly volatile and spatially dispersed workforce, understanding how to facilitate newcomers’ perceptions of insider status is of both theoretical and practical importance. However, knowledge regarding how and why these desirable perceptions unfold over time during the socialization period is limited. Drawing on affective event theory and feelings-as-information theory, this research derives predictions about the influence of change in newcomers’ perceptions of abusive supervision and change in newcomer negative affect toward their supervisors on change in newcomers’ perceived insider status. Furthermore, considering perceived insider status through the lens of COR theory, its change is expected to have an impact on newcomers’ well-being. To test our predictions, we used a latent growth modeling (LGM) approach to analyze longitudinal data collected from newcomers working in a variety of organizations at four times across a year after organizational entry. Our results reveal a temporal process whereby change in perceptions of abusive supervision influence newcomers’ well-being and demonstrate that changes in newcomers’ negative affect toward the supervisor and in newcomers’ perceived insider status sequentially mediate these relationships. Overall, this research illustrates the temporal dynamics of the socialization process and highlights the key role of supervisors and newcomers’ affect on newcomers’ transition from outsiders to organizational insiders as well as the corresponding impact on their well-being.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».