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Enregistrement W4391951215 · doi:10.1177/15480518241231045

Honesty Is Not Always the Best Policy: The Role of Self-Esteem Based on Others’ Approval in Qualifying the Relationship Between Leader Transparency and Follower Voice

2024· article· en· W4391951215 sur OpenAlexaff
Ellen Choi, Lieke L. ten Brummelhuis, Hannes Leroy

Notice bibliographique

RevueJournal of Leadership & Organizational Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonestyTransparency (behavior)PsychologySocial psychologySelf-esteemEmployee voicePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we integrate social exchange theory with insights from contingent self-esteem to explain why leader transparency (LT) might not always be reciprocated by enhanced follower voice. We theorize that when leaders are transparent, they initiate a social process that offers the exchange of honesty by signaling that the work environment is psychologically safe enough for followers to express their opinions in return. Yet, for individuals whose self-esteem fragilely relies on the approval of others (i.e., self-esteem based on others’ approval), reciprocating transparent communication is more difficult because speaking up exposes their self-worth to the potential for rejection. We test our model at the individual and team level. In Study 1 (individual level), we find that LT is positively related to follower self-rated voice one-month later through enhanced follower psychological safety, but only when follower self-esteem based on others’ approval is low as opposed to high. In Study 2 (team level), we find that team LT is positively related to leader-rated team voice six-months later through team psychological safety; however, only when team level self-esteem based on others’ approval is low, but not high. These results underscore that leader transparency can be reciprocated with enhanced follower voice, but only when followers have secure and stable self-esteem.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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