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Enregistrement W4391221107 · doi:10.1037/apl0001178

Leaders laughing in the line of fire: An emotional aperture perspective on leader laughter in response to critical questions.

2024· article· en· W4391221107 sur OpenAlexaff
David C. Cheng, Lu Wang, Rajiv Amarnani, Xi Wen Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGriffith University
Mots-clésLaughterPsychologyPerspective (graphical)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaders are frequently put in the difficult position of repudiating critical questions in front of their followers. To help manage this situation, leaders sometimes express laughter in the hopes that it will "lubricate" their interaction and reduce perceptions that they are aggressive or confrontational with the critical questioner. Ironically, leaders' laughter may backfire by diminishing their apparent friendliness and approachability in the eyes of the witnessing followers. In this article, we employ an emotional aperture perspective to examine two seemingly contradictory theoretical perspectives regarding the potential impact of laughter on the witnessing followers' perception of a leader's warmth and effectiveness. Findings from nine studies across 2,012 adults show that leader laughter-even expressed briefly-bolsters or damages leader effectiveness depending on one important contingency: whether the leader's laughter is shared by the questioner. Unshared laughter reduces leader effectiveness by undermining leaders' apparent warmth, while shared laughter increases leader effectiveness by enhancing leaders' apparent warmth. We discuss implications for the literature on emotion expression, leadership events, and leader perception and influence. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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